多标签损失之HammingLoss(PyTorch和sklearn)、FocalLoss、交叉熵和ASL损失

多标签损失函数通常用于处理多标签分类问题。下面是四种常见的多标签损失函数：

 

1.HammingLoss：

Hamming Loss度量的是标签预测和真实标签不相同的比例，即预测错误的标签数占总标签数的比例。在PyTorch中可以使用torch.nn.MultiLabelSoftMarginLoss实现。

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import torch.nn as nn

loss_fn = nn.MultiLabelSoftMarginLoss()

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在sklearn中可以使用hamming_loss函数实现。

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from sklearn.metrics import hamming_loss

loss = hamming_loss(true_labels, predicted_labels)

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2.FocalLoss：

Focal Loss是一种用于解决类别不平衡问题的损失函数。它会对错误分类的样本进行加权，让难分类的样本更容易被正确分类。在PyTorch中可以使用torch.nn.BCEWithLogitsLoss结合Focal Loss实现。

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import torch.nn as nn

class FocalLoss(nn.Module):

    def __init__(self, gamma=2):

        super(FocalLoss, self).__init__()

        self.gamma = gamma

 

    def forward(self, inputs, targets):

        bce_loss = nn.BCEWithLogitsLoss(reduction='none')(