OHEM在线难例挖掘原理及在代码中应用

OHEM原理

OHEM（Online Hard Example Mining）在线难例挖掘是一种用于优化神经网络训练的方法。通过在每个迭代中选择最难的样本进行训练，来提高模型的性能。在代码中可以通过使用损失函数和自定义采样器来实现。在传统的训练过程中，模型会在训练集中遇到大量易于分类的样本，而只有少量的难以分类的样本。这样一来，模型就会倾向于预测易于分类的样本，而忽略难以分类的样本。这样会导致模型无法很好地泛化到测试集上。

OHEM通过挖掘在线难例实现强化模型对难例的学习。具体来说，OHEM在每个batch的训练中选择一定数量（通常为batch size的1/2）的难例样本，这些难例样本的损失函数被优先考虑。因此，模型会更加关注难以分类的样本，在训练过程中逐渐学会处理难例样本的能力，提高模型的泛化性能。

应用

在自己的代码中应用OHEM，可以通过以下步骤：

1. 定义一个损失函数，例如交叉熵损失。

2. 在每个batch的训练过程中，计算所有样本的损失值，并按照损失值从大到小排序。

3. 选择一定数量的样本作为难例样本，例如选择损失值排名前50%的样本。

4. 将难例样本的损失函数乘以一个权重（例如2），以增加对难例样本的惩罚。

5. 将难例样本和非难例样本的损失函数加权平均，得到本batch的总损失值。

6. 根据总损失值更新模型参数。

PyTorch代码示例1

import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim

# 定义损失函数
loss_fn = F.cross_entropy
# 定义优化器
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

for epoch in range(num_epochs):
    for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
        
        # 前向传播
        outputs = model(inputs)
        # 计算所有样本的损失值
        loss = loss_fn(outputs, labels)

        # 按照损失值排序
        _, indices = torch.sort(loss, descending=True)
        # 选择难例样本
        num_hard = batch_size // 2
        hard_indices = indices[:num_hard]
        # 计算难例样本的损失函数，并乘以权重
        hard_loss = loss_fn(outputs[hard_indices], labels[hard_indices]) * 2
        
        # 将难例样本和非难例样本的损失函数加权平均
        total_loss = (loss.mean() * (batch_size - num_hard) + hard_loss) / batch_size
        
        # 反向传播和更新参数
        optimizer.zero_grad()
        total_loss.backward()
        optimizer.step()

在以上代码中，我们首先定义了一个交叉熵损失函数，然后在每个batch的训练过程中，按照损失值从大到小排序，并选择损失值排名前50%的样本作为难例样本。难例样本的损失函数乘以了一个权重2，以增加对难例样本的惩罚。最终，我们将难例样本和非难例样本的损失函数加权平均得到本batch的总损失值，并根据总损失值更新模型参数。

PyTorch代码示例2

import torch
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.datasets import MNIST
from torchvision.transforms import ToTensor

# 定义模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5)
        self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5)
        self.fc = nn.Linear(320, 10)

    def forward(self, x):
        x = nn.functional.relu(nn.functional.max_pool2d(self.conv1(x), 2))
        x = nn.functional.relu(nn.functional.max_pool2d(self.conv2(x), 2))
        x = x.view(-1, 320)
        x = self.fc(x)
        return x

# 定义OHEM损失函数
class OHMELoss(nn.Module):
    def __init__(self, ratio=3):
        super(OHMELoss, self).__init__()
        self.ratio = ratio

    def forward(self, input, target):
        loss = nn.functional.cross_entropy(input, target, reduction='none')
        num_samples = len(loss)
        num_hard_samples = int(num_samples / self.ratio)
        _, indices = torch.topk(loss, num_hard_samples)
        ohem_loss = torch.mean(loss[indices])
        return ohem_loss

# 加载数据集
train_dataset = MNIST(root='data', train=True, transform=ToTensor(), download=True)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)

# 初始化模型和损失函数
model = Net()
criterion = OHMELoss()

# 训练模型
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
epochs = 10
for epoch in range(epochs):
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
        if batch_idx % 100 == 0:
            print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format(
                epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset),
                100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item()))

# 测试模型
test_dataset = MNIST(root='data', train=False, transform=ToTensor())
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=1000)
model.eval()
correct = 0
with torch.no_grad():
    for data, target in test_loader:
        output = model(data)
        _, predicted = torch.max(output.data, 1)
        correct += (predicted == target).sum().item()
print('Test Accuracy:', correct / len(test_loader.dataset))

在代码中，我们首先定义了模型，并使用OHMELoss作为损失函数。OHMELoss定义中的ratio=3表示每个迭代中选择三倍于正常的样本数量进行训练。

在训练过程中，我们使用torch.topk函数选择最难的样本进行训练。在测试过程中，我们使用model.eval()将模型设为评估模式，并计算模型的准确率。

这个示例展示了如何在PyTorch中使用OHEM进行训练，但具体的实现方式可能因应用场景而异。

PyTorch代码示例3

参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/hxxjxw/article/details/119333414

import torch
import torch.nn.functional as F
import torch.nn as nn
smooth_l1_sigma = 1.0
smooth_l1_loss = nn.SmoothL1Loss(reduction='none')    # reduce=False


def ohem_loss(batch_size, cls_pred, cls_target, loc_pred, loc_target):   
    """    Arguments:
     batch_size (int): number of sampled rois for bbox head training      
     loc_pred (FloatTensor): [R, 4], location of positive rois      
     loc_target (FloatTensor): [R, 4], location of positive rois   
     pos_mask (FloatTensor): [R], binary mask for sampled positive rois   
     cls_pred (FloatTensor): [R, C]     
     cls_target (LongTensor): [R]  
     Returns:    
           cls_loss, loc_loss (FloatTensor)
    """

    ohem_cls_loss = F.cross_entropy(cls_pred, cls_target, reduction='none', ignore_index=-1)
    ohem_loc_loss = smooth_l1_loss(loc_pred, loc_target).sum(dim=1)
    # 这里先暂存下正常的分类loss和回归loss
    print(ohem_cls_loss.shape, ohem_loc_loss.shape)
    loss = ohem_cls_loss + ohem_loc_loss
    # 然后对分类和回归loss求和
    
    sorted_ohem_loss, idx = torch.sort(loss, descending=True)   
    # 再对loss进行降序排列
    
    keep_num = min(sorted_ohem_loss.size()[0], batch_size)    
    # 得到需要保留的loss数量
    
    if keep_num < sorted_ohem_loss.size()[0]:    
        # 这句的作用是如果保留数目小于现有loss总数，则进行筛选保留，否则全部保留
    
        keep_idx_cuda = idx[:keep_num]        # 保留到需要keep的数目
        ohem_cls_loss = ohem_cls_loss[keep_idx_cuda]      
        ohem_loc_loss = ohem_loc_loss[keep_idx_cuda]        # 分类和回归保留相同的数目
        
    cls_loss = ohem_cls_loss.sum() / keep_num   
    loc_loss = ohem_loc_loss.sum() / keep_num    # 然后分别对分类和回归loss求均值
    return cls_loss, loc_loss


if __name__ == '__main__':
    batch_size = 4
    C = 6
    loc_pred = torch.randn(8, 4)
    loc_target = torch.randn(8, 4)
    cls_pred = torch.randn(8, C)
    cls_target = torch.Tensor([1, 1, 2, 3, 5, 3, 2, 1]).type(torch.long)
    cls_loss, loc_loss = ohem_loss(batch_size, cls_pred, cls_target, loc_pred, loc_target)
    print(cls_loss, '--', loc_loss)