Focal loss

最新推荐文章于 2025-03-26 17:48:23 发布
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分类专栏： python 文章标签： python linux 服务器
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本文介绍了Focal Loss的原理，它通过控制正负样本权重和难易分类样本的权重来改善模型训练。Focal Loss通过调整参数α和γ来调整不同样本的权重，其中α用于平衡正负样本，γ用于放大难分类样本的损失。在PyTorch中，Focal Loss可以通过自定义代码实现。

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focal loss原理：
控制正负样本权重
控制难易分类样本的权重
公式说明：
y就是实际标签
p就是预测值
CE(p,y)就是交叉熵
在这里插入图片描述
参数说明：
α就是你加的参数，也就是说，如果你把α设成0-0.5之间，你能够看到，其实是缩小了正样本的权重的，模型会重点去关注负样本
α如果是0.5-1之间，那也就意味着你增加了正样本的权重，模型会重点关注正样本
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
怎么设置：
正样本少，负样本多，α就在0.5-1之间设

控制难易分类样本的权重：
γ：调制因子
当pt的预测值比较低的时候，证明是模型难以识别这个样本，这时候(

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深入浅出之Focal Loss、VFL与DFL
浩瀚之水的专栏
09-24 6471
一、提出背景Focal Loss的提出主要是为了解决在目标检测等任务中常见的类别不平衡问题，特别是在正负样本比例极不均衡的情况下，模型往往会被大量简单样本（如背景）所主导，导致对少数类样本（如目标物体）的学习不足。此外，传统的损失函数（如交叉熵损失）在处理难易样本时也存在一定的问题，即模型容易对简单样本过度拟合，而忽视难分类样本的学习。二、时间与作者。
pytorch实现focal loss的两种方式小结
09-18
今天小编就为大家分享一篇pytorch实现focal loss的两种方式小结，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
讲解Focal Loss 的Pytorch
牛肉胡辣汤
12-20 1241
在处理类别不平衡问题时，常规的交叉熵损失函数对于大量的易分类样本会产生较大的损失，从而使模型主要关注于难分类的样本。Focal Loss通过引入一个可调控的参数和一个缩放因子，降低易分类样本的权重，从而更加关注于难分类样本，提升整体模型性能。Focal Loss的数学表达式如下： 其中，表示模型的预测概率，是一个常数，用于调整易分类样本的权重。
【pytorch损失函数（6）】标准交叉熵 (CE)、二元交叉熵 (BCE)、Focal Loss（基于CE改进）、 Focal BCE（Focal Loss的二元版本）辨析
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Hali_Botebie的博客
03-26 1220
以下是关于和LCE​−i1∑C​yi​logpi​LBCE​−ylogp1−ylog1−p。
pytorch如何使用Focal Loss
githubcurry
09-01 1万+
Focal loss是 文章中提出对简单样本的进行decay的一种损失函数。是对标准的的一种改进。F L对于简单样本（p比较大）回应较小的loss。如论文中的图1， 在p=0.6时， 标准的CE然后又较大的loss， 但是对于FL就有相对较小的loss回应。这样就是对简单样本的一种decay。其中alpha 是对每个类别在训练数据中的频率有关， 但是下面的实现我们是基于alpha=1进行实验的。在PyTorch中使用Focal Loss，你可以按照以下步骤进行操作。
Focal Loss
mjiansun的专栏
07-26 306
Focal Loss 论文：https://arxiv.org/abs/1708.02002 Focal Loss论文讲解：https://blog.youkuaiyun.com/u014380165/article/details/77019084 Focal Loss 的Pytorch 实现以及实验：https://zhuanlan.zhihu.com/p/28527749 Focal Loss 的...
睿智的目标检测60——Tensorflow2 Focal loss详解与在YoloV4当中的实现
Bubbliiiing的学习小课堂
08-07 4538
睿智的目标检测61——Tensorflow2 Focal loss详解与在YoloV4当中的实现学习前言什么是Focal Loss一、控制正负样本的权重二、控制容易分类和难分类样本的权重三、两种权重控制方法合并实现方式 学习前言 TF2的也补上咯。其实和Keras的一摸一样0 0。 什么是Focal Loss Focal Loss是一种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 正负样本的概念如下： 目标检测本质上是进行密集采样，在一张图像生成成千
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**焦点损失（Focal Loss）详解** 在深度学习领域，多类分类问题是一个常见的任务，例如图像识别、语音识别等。传统的交叉熵损失函数在处理类别不平衡问题时常常表现出不足，尤其是在类别数量大且某些类别样本稀少的...
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focalloss-labelsmoothing-for-lightgbm-xgboost:lightgbmxgboost的焦点损失和标签平滑处理（多类）
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lightgbm（xgboost）中的焦点损失和标签平滑，用于多类 此损失函数包含焦点损失[1]和标签平滑[2]，现在仅支持lightgbm用于多类（类> 3，它将在...param_dist= {'objective':focal_loss_lgb.focal_loss} param_dist['nu
focal loss曲线-python
08-14
通过python脚本构造focal loss曲线；焦点损失函数是重加权的一个典型代表，被广泛应用于目标检测和语义分割。
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from torch import nn import torch from torch.nn import functional as F class focal_loss(nn.Module): def __init__(self, alpha=0.25, gamma=2, num_classes=2, size_average=True): """ focal_loss损失函数, -α(1-yi)**γ *ce_loss(xi,yi) 步骤详
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易分类样本：模型预测正确的概率较高，即yt\hat{y}_ty​t​较大（通常yt0.5y​t​0.5难分类样本：模型预测正确的概率较低，即yt\hat{y}_ty​t​较小（通常yt0.5y​t​0.5其中yt\hat{y}_ty​t​ytyify11−yotherwisey​t​y​1−y​​ify1otherwise​。
一文读懂Focal Loss及Pytorch代码(详细注释)
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