关于Focal Loss

最新推荐文章于 2025-03-05 16:07:30 发布

佘佘佘

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文章标签： python 人工智能机器学习深度学习计算机视觉

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40825364/article/details/117079532

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二元交叉熵损失函数:

做二分类的时候，往往用sigmoid将该数归一化至[0,1]的向量，这个概率表述了预测为正类的可能性，概率越大，可能性越大。我们将结果后的值表述为

$\huge y\widehat{} = P\left (y=1|x \right )$ -----------------------------------------------------------------------------（1）

$\huge 1-y\widehat{} = P\left (y=0|x \right )$ -----------------------------------------------------------------------------（2）

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【深度学习】模型训练教程之Focal Loss调参和Dice实现

李响

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文章目录 1 Focal Loss调参概述 2 实验 3 FocalLoss 对样本不平衡的权重调节和减低损失值 4 多分类 focal loss 以及 dice loss 的pytorch以及keras/tf实现 4.1 pytorch 下的多分类 focal loss 以及 dice loss实现 4.2 keras/tf 下的多分类 focal loss 以及 dice loss实现 1 Focal Loss调参概述有两个参数可调, alpha和gamma. alpha是控制类别不平衡的..

损失函数解读之 Focal Loss

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focal loss 调参(保存)

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对类别不平衡问题 Focal Loss 深度解析

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默认参数：γ=2、α=0.25（适用于大多数目标检测任务）极端不平衡：γ=3-5、α=0.9-0.99（如医疗图像罕见病变检测）监督强弱调整强监督（标注精准）：降低γ（1-2）弱监督（噪声较多）：提高γ（3-4）通过动态平衡难易样本的关注度，Focal Loss使模型在类别不平衡场景中仍能保持高效学习。实际应用中建议配合学习率衰减策略（如Cosine退火），并在验证集上监控精确率-召回率曲线来微调参数。

何恺明大神的「Focal Loss」，如何更好地理解？

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作者丨苏剑林单位丨广州火焰信息科技有限公司研究方向丨NLP，神经网络个人主页丨kexue.fm前言今天在 QQ 群里的讨论中看到了 Focal Loss，经搜索它是 Kaiming 大神团队在他们的论文 Focal Loss for Dense Object Detection 提出来的损失函数，利用它改善了图像物体检测的效果。不过我很少做图像任务，不怎么关心图像方面的应用。本质上讲，Focal

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本文是何恺明团队ICCV 2017的一篇文章，主要针对检测场景类别不均衡导致一阶段算法没有二阶段算法精度高，在CE loss的基础上进行改进，提出了Focal Loss，并且本文改动了faster rcnn，魔改成了一个一阶段的算法RetinaNet，也是后续很多工作拿来当baseline的anchor-based一阶段算法。

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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

FocalLoss:多类分类的焦点损失

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类别不平衡是一个在目标检测领域被广泛讨论的问题，因为目标数量的多少在数据集中能很直观的体现。同时，在分割中这也是一个值得关注的问题，毕竟分割的本质是对像素进行分类。而处理类别不平衡一个非差常用的方法就是通过Focal Loss来引导模型更关注困难的类。Focal Loss是在标准交叉熵损失基础上修改得到的。相比它增加了容易和难分样本的权重，对于难分的样本增加权重，增加 loss 的贡献度；减少易分类样本的权重，使得模型在训练时更专注于难分类的样本。Focal Loss。

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目录一、focal loss解决的问题：二、focal loss的两个重要性质：一、focal loss解决的问题：因此针对类别不均衡问题，作者提出一种新的损失函数：focal loss 这个损失函数是在标准交叉熵损失基础上修改得到的。可以通过减少易分类样本的权重，使得模型在训练时更专注于难分类的样本。 1.1 普通交叉熵 1.2 交叉熵基本改进版接下来介绍一个最基本的对交叉熵的改进，也将作为本文实验的baseline，既然one-stage detector在训练的时候正负样

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对focalloss完美诠释，有具体数值举例说明

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https://github.com/Stephenfang51/Focal_loss_turtorial/blob/master/FocalLoss%20%E4%BB%A3%E7%A0%81%E8%A7%A3%E6%9E%90.ipynb

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### 关于 Focal Loss 的论文及其相关内容 Focal Loss 是一种专为解决一阶段目标检测器中的类别不平衡问题而设计的损失函数[^1]。其核心思想在于重新调整标准交叉熵损失，以降低那些容易被分类的样本（即简单示例）对总损失的影响，从而使模型能够更加专注于难以分类的样本（困难示例）。这一方法显著提高了密集对象检测器的效果。 #### RetinaNet: 使用 Focal Loss 的经典案例在《Focal Loss for Dense Object Detection》这篇论文中，作者提出了 RetinaNet 架构并引入了 Focal Loss 来应对前景与背景之间的极端类别不平衡问题[^4]。具体而言，当面对诸如 1:1000 这样的严重比例失衡时，传统的交叉熵损失会倾向于忽略少数类别的正样本，因为大量负样本主导了整个优化过程。通过应用 Focal Loss，可以有效缓解此类问题，并提升检测精度。以下是该算法的一些关键技术要点： - **动态加权机制**: 对于每一个预测框, focal loss 动态地赋予不同难度级别的样例不同的权重值. - **γ参数控制聚焦程度**: γ是一个超参量用来调节难易区分度之间差异的重要性. 较高的gamma意味着更加强调困难例子. ```python def focal_loss(prediction_tensor, target_tensor, alpha=0.25, gamma=2): r""" Compute the focal loss between `logits` and the golden `target` values Args: prediction_tensor: The predicted outputs (before sigmoid). target_tensor: The ground truth labels {0 or 1}. alpha: A balancing factor to handle class imbalance problem. gamma: Modulating factor that focuses on hard negatives. Returns: Weighted cross entropy loss with modulation term added. """ zeros = tf.zeros_like(target_tensor) pos_p_sub = tf.where(tf.equal(target_tensor , 1), prediction_tensor - zeros, zeros) neg_p_sub = tf.where(tf.less(target_tensor, 1), zeros - prediction_tensor, zeros ) per_entry_cross_ent = -(alpha * ((pos_p_sub)**gamma) * tf.log(tf.clip_by_value(pos_p_sub,1e-8,1.)) + (1-alpha)*((neg_p_sub)**gamma ) *tf.log(1.-prediction_tensor)) return tf.reduce_sum(per_entry_cross_ent) ``` 此代码片段展示了如何实现基于 TensorFlow 的焦损计算逻辑。 --- ###