focal loss分析图 (完善知乎的一个评论)

最新推荐文章于 2025-11-05 19:24:12 发布
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#深度学习 #机器学习 #分类损失

本文探讨了Focal Loss的作用原理，指出样本的重要性取决于其对权值梯度的影响而非直接的损失值。通过分析Focal Loss的导数，发现其在不同r值下对模型预测概率y的影响，揭示了为何r=2时的表现最优。作者提出，关键在于维持不同y值处导数的相对关系，而不是绝对大小，以有效区分难易分类样本。
Focal loss 全图

在这里插入图片描述

Focal loss 局部放大图

在这里插入图片描述

  • 首先我觉得(个人猜测)一个样本的作用大小, 不是直接由它对应的loss决定的, 而是由这个样本对应loss对权值w的梯度决定的. 因为梯度越大, 则权值更新得越多(是朝着该样本loss减小的方向更新越多)
  • 用one-hot做交叉熵loss的话, 样本xix^ixi(假设属于类别k)对应的loss: lossxki=−log(yk(xi))=简写为−log(yki)loss_{x_k^i} = -log(y_k(x^i)) \overset{简写为}{=}-log(y_k^i)lossxki​​=
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类别不平衡处理：Focal Loss与重采样策略
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
07-29 3万+
类别不平衡处理：Focal Loss与重采样策略​ ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，在机器学习和深度学习的实际应用中，类别不平衡是一个非常常见的问题。它指的是在训练数据集中，不同类别的样本数量差异很大。比如在医疗诊断中，患有某种罕见疾病的样本可能只占总样本的百分之几，甚至更少；在欺诈检测中，欺诈交易的样本数量也远远少于正常交易的样本。这种不平衡的情况会对模型的训练和性能产生很大的影响，导致模型更倾向于预测数量多的类别，而忽略数量少的类别，从而降低模型的整体性能和可靠性。
[机器学习] focal loss：解决样本不平衡的一种通用方案
真理无穷，进一步有进一步的欢喜
03-08 5549
文章目录focal loss 提出的场景和针对的问题focal loss 提出的场景：目标检测focal loss 针对的问题：类别不平衡如何处理目标检测下的类别不平衡如何理解目标检测场景下的样本和类别two-stageone-stagefocal loss的算法focal loss的思想focal loss的局限假设的局限在这里插入图片描述适用场景的局限focal loss用于图像分类 foca...
focal loss
01-10
读Focal Loss for Dense Object Detection这篇论文 做的一个总结讲解ppt
Focal Loss
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08-10 10万+
论文：Focal Loss for Dense Object Detection 论文链接：https://arxiv.org/abs/1708.02002 优化版的MXNet实现：https://github.com/miraclewkf/FocalLoss-MXNet RBG和Kaiming大神的新作。 我们知道object detection的算法主要可以分为两大类：two-stag...
关键词解释：Focal Loss解决类别极度不平衡问题而设计的损失函数
最新发布
sweet_ran的博客
11-05 1171
摘要（150字）： FocalLoss是何恺明团队提出的用于解决类别不平衡问题的损失函数，通过调制因子降低易分样本权重，聚焦难例（如正类样本）。相比交叉熵损失，它引入平衡因子α和聚焦参数γ，自适应调整样本贡献，缓解多数类主导问题。适用于目标检测、医疗图像等场景，PyTorch实现时可结合sigmoid/softmax调整。需调参α和γ（常用α=0.25,γ=2），极端不平衡时仍需结合过采样。其核心思想是让模型动态关注关键样本，成为不平衡学习的里程碑方法。
Focal loss
yunxinan的专栏
04-16 307
focal loss alpha = 0.25 gamma = 2 alpha_factor = keras.backend.ones_like(object_mask) * alpha alpha_factor = tf.where( keras.backend.equal(object_mask, 1), alpha_factor, 1 - alpha_...
使用visdom画focal loss示意图
york1996的博客
06-10 745
from visdom import Visdom import math import numpy as np vis=Visdom(env="focal loss") x_list=[[] for i in range(6)] y_list=[[] for i in range(6)] for gama in range(6): for i in range(1,1000): ...
Generalized Focal Loss(GFLv1)论文理解与代码分析
litt1e的博客
10-11 3229
GFLv1是较早提出在训练和推理过程中，质量评估和分类不一致问题的论文。质量与分类往往被独立训练，（yolo输出中，有独立的一个维度用于目标的置信度评估，在训练时与分类解耦；fcos，atss则利用centerness作为质量评估，同样也与分类解耦），但在test过程中却被相乘联合使用。监督只分配给正样本，但有时候负样本可能会提供更高质量的监督，必然会存在一部分分数较低的“负样本”的质量预测是没有在训练过程中有监督信号的，有就是说对于大量可能的负样本，他们的质量预测是一个未定义行为。
寻找解决样本不均衡方法之Focal Loss与GHM
Lian_Ge_Blog的博客
07-29 1834
关于Focal Loss以及GHM的原理介绍，详细代码请见参考文章
Pytorch 实现focal_loss 多类别和二分类示例
09-18
今天小编就为大家分享一篇Pytorch 实现focal_loss 多类别和二分类示例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
FocalLoss
wanzhong2333的博客
06-25 421
BCE缺点：BCE解决了类别不均衡问题，但是仍然没有区分易分类样本还是难分类样本，我们知道P在0或者1附近且误分类时，计算单个样本的loss会比较大，但是P在0.5附近时，loss较小。所以在做反向传播的时候，总是容易区分的或者说容易被纠正的样本会被优先纠正，而模棱两可的样本，可能会被算法忽略。理解起来也简单，考虑一个极端情况，比如对一个癌症的医疗图像分类，正样本（患癌症）的样本数10，远少于负样本1000。简单样本产生的损失会淹没少量困难样本的信号，使得模型难以学习到有效的特征。
focal loss 通俗理解
WGS.
11-27 7548
文章目录什么是focal loss？控制正负样本的权重控制容易分类和难分类样本的权重两种权重控制方法合并 关于focal loss如果看过此文还不理解，可以看这篇文章： focal loss 详解，及代码实现 https://blog.youkuaiyun.com/qq_42363032/article/details/121540392 什么是focal loss？ Focal loss是何恺明大神提出的一种新的loss计算方案。 其具有两个重要的特点。 1、控制正负样本的权重 2、控制容易分类和难分类样本的权重
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