【损失函数】focal loss损失函数解决样本不平衡问题

最新推荐文章于 2025-04-10 16:22:54 发布
原创 最新推荐文章于 2025-04-10 16:22:54 发布 · 717 阅读 · 3 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#人工智能 #python

博客列出了focal loss的相关参考文献，包括focal loss调参（保存）以及focal loss通俗讲解的资料，与人工智能领域相关。
部署运行你感兴趣的模型镜像

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

GPT-oss:20b

GPT-oss:20b

图文对话
Gpt-oss

GPT OSS 是OpenAI 推出的重量级开放模型，面向强推理、智能体任务以及多样化开发场景

损失函数解读 之 Focal Loss
黎国溥
01-24 2万+
前言 Focal loss 是一个在目标检测领域常用的损失函数，它是何凯明大佬在RetinaNet网络中提出的，解决了目标检测中正负样本极不平衡和 难分类样本学习的问题。 论文名称：Focal Loss for Dense Object Detection 目录 什么是正负样本极不平衡？ two-stage 样本不平衡问题 one-stage 样本不平衡问题 交叉熵 损失函数 Focal Loss 代码实现Pytorch 什么是正负样本极不平衡？ 目标检测算法为了定位目标会...
​​Focal Loss：类别不平衡的引力透镜——让模型聚焦难样本的损失函数革命​
最新发布
qq_43664407的博客
06-22 1069
当天文学家使用Focal Loss分析哈勃深空图像时，在原本被判定为"空"的区域发现了12个新的引力透镜星系——这些星系因前景星系团的引力透镜效应而被扭曲隐藏。Focal Loss的样本聚焦能力，恰如宇宙引力透镜般揭示了隐藏的宇宙结构。Focal Loss的伟大不仅在于技术突破，而在于重新定义了模型学习的认知方式：​​重要的不是多数样本的共识，而是关键样本的启示​​。从显微镜下的癌细胞到金融交易中的欺诈信号，从宇宙深空的暗物质到生产线上的微小缺陷，Focal Loss让模型学会"聚焦要旨"的认知能力。
深度学习-样本不均衡损失函数
fj1024的博客
07-15 1010
相对于交叉熵，focal loss 相当于多了一个modulating faction，对于分类准确的样本，pt->1，modulating faction趋近于0。当样本分布失衡时，在损失函数L的分布也会发生倾斜，如m
样本不均衡问题与损失函数
跨过一座座山
12-03 2360
focal loss用来解决样本不均衡的分类问题。 假设正样本（label=1）少，负样本多，定义focal loss如下 Loss = -[alpha*(1-y_hat)^2yln(y_hat) + (1-alpha)y_hat^2(1-y)*ln(1-y_hat)] 其中y_hat:(batch, seq, tags)，预测出的 y: (batch, seq, tags) alpha：(1, ...
样本不均衡下的多类损失函数
豆芽菜
08-31 1639
通常二分类使用交叉熵损失函数，但是在样本不均衡下，训练时损失函数会偏向样本多的一方，造成训练时损失函数很小，对样本较小的类别识别精度不高。解决方法就是给较少的类别加权，形成加权交叉熵(Weighted cross entropy loss)。 第一种方法： 将权值作为类别样本数量的函数 （http://cn.arxiv.org/pdf/1711.05225v3） 上边说明的时，正负样本的权值和他们的对方数量成比例，举个例子，比如正样本有30，负样本有70，那么正样本的权w+=7...
[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 5553
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...
解决样本不平衡方法：Focal Loss
豆沙包子的博客
10-04 602
Focal Loss的作用：主要是为了解决目标检测任务中类别不平衡问题。 Focal Loss应用一个调制项到交叉熵损失函数上，以集中学习困难的负面例子。 通过使用缩放因子（scaling factor）控制交叉熵损失的动态缩放。缩放因子随着正类别的置信度增加，缩放因子衰减为零。 直观看来，该缩放因子可自动降低训练过程中Easy example的权重，并快速将模型集中在难样本（hard example）上。 公式表达上，Focal Loss为标准交叉熵标准增加了一个因子。设置降低分类较好的样本损失（
关于FocalLoss 损失函数
qq_45670407的博客
04-10 1235
Focal Loss是什么，和传统的交叉熵损失函数相比有什么区别？有有哪些特点？适用于哪些情景？
剖析 Focal Loss 损失函数： 消除类别不平衡+挖掘难分样本
热门推荐
星智云图工作室（StarImagine Studio）
02-15 3万+
论文名称：《 Focal Loss for Dense Object Detection 》 论文下载：https://arxiv.org/pdf/1708.02002.pdf 论文代码：https://github.com/facebookresearch/Detectron/tree/master/configs/12_2017_baselines 一、概述： 本文的目的就是为了探...
不平衡样本的故障诊断focal loss做损失函数
03-26
nor开头的样本取全部 剩下的取0.1 0.05 0.02模拟样本不平衡 假设nor那个数据有5000条 剩下的七个每个取500个 和nor那个组成一个数据集 随机取 一共要生成三个数据集 按照我给的那个比例 三个数据集都需要做故障...
如何通过Focal loss解决目标检测中样本不平衡问题
Less is More
10-12 1963
一般one stage目标检测模型存在正负样本数量不均衡问题，基于此Focal Loss for Dense Object Detection一文提出Focal loss计算方法用于解决样本不平衡问题。
SSD目标检测损失函数multibox loss pytorch源码详解 - 样本不均衡问题解决
cout<<"Hello World!";
12-22 1611
补充一些更详细的说明： 数据集是大样本5000，小样本500，但实际上每个样本会包含多个groud truth，因此首先对数据做拆分和清洗 统计出准确的大小样本比例约为5：1，然后从损失函数公式入手： 对于数量级较小的样本，考虑增大其在计算损失时负样本的损失，即，可作如下理解：假设大小样本比例为5:1，在训练时，如果发生小样本被误判为大样本的情况，计算损失时将这些负样本的损失扩大5倍...
样本不均衡下的分类损失函数
weixin_30765475的博客
11-26 1567
　　通常二分类使用交叉熵损失函数，但是在样本不均衡下，训练时损失函数会偏向样本多的一方，造成训练时损失函数很小，但是对样本较小的类别识别精度不高。 解决办法之一就是给较少的类别加权，形成加权交叉熵(Weighted cross entropy loss)。今天看到两个方法将权值作为类别样本数量的函数，其中有一个很有意思就录在这里。 （http://cn.arxiv.org...
多分类样本类别分布不均衡-解决方案-损失函数(一)：Focal Loss
u013250861的博客
04-04 3755
当γ一定的时候，比如等于2，一样easy example(pt=0.9)的loss要比标准的交叉熵loss小100+倍，当pt=0.968时，要小1000+倍，但是对于hard example(pt < 0.5)，loss最多小了4倍。因此调制系数就趋于1，也就是说相比原来的loss是没有什么大的改变的。，既然one-stage detector在训练的时候正负样本的数量差距很大，那么一种常见的做法就是给正负样本加上权重，负样本出现的频次多，那么就降低负样本的权重，正样本数量少，就相对提高正样本的权重。
Focal Loss损失函数
ting的博客
07-06 1万+
Focal loss是一个常用的解决类别不平衡问题的损失函数，由何恺明提出的（论文名称：Focal Loss for Dense Object Detection），用于图像领域解决one-stage目标检测中正负样本极不平衡和难分类样本学习问题。本文从交叉熵损失函数出发，分析样本不平衡问题，将focal loss与交叉熵损失函数对比，给出focal loss有效性的解释。
Focal Loss-解决样本标签分布不平衡问题
m0_46246301的博客
08-28 1399
样本不平衡造成的问题就是，样本数少的类别分类难度大，因此Focal Loss聚焦于难分样本，解决了样本少的类别分类精度不高的问题，对于难分样本中样本多的类别，也会被Focal Loss聚焦。对于样本不平衡造成的损失函数倾斜，最直接的方法就是添加权重因子，提高少数类别在损失函数中的权重，从而平衡损失函数的分布。若Loss中难分类样本的权重较高，但是难分类样本的Loss梯度为0，难分类样本就不会影响到模型的参数更新。Focal Loss从样本难易分类的角度出发，解决了样本不平衡导致模型性能较低的问题。
数据不平衡问题，损失函数的处理
qq_32425195的博客
10-31 2457
转自： https://blog.youkuaiyun.com/weixin_35653315/article/details/78327408
机器学习笔记3——梯度下降、损失函数与数据不平衡
baidu_41906969的博客
01-21 1646
1、常用梯度下降法 机器学习绝大部分问题都是优化问题，绝大部分优化问题可以使用梯度下降法解决。 主要目的是通过迭代找到目标函数的最小值，或者收敛到最小值。 函数沿梯度的方向具有最大的变化率，朝着梯度相反的方向，就能让函数值下降的最快。 在单变量的函数中，梯度其实就是函数的微分，代表着函数在某个给定点的切线的斜率 在多变量函数中，梯度是一个向量，向量有方向，梯度的方向就指出了函数在给定点的上升最快的方向 α在梯度下降算法中被称作为学习率或者步长，意味着我们可以通过α来控制每一步走的距离，J’是对J求导
【slowfast 损失函数改进】深度学习网络通用改进方案：slowfast的损失函数（使用focal loss解决不平衡数据）改进
CSPhD-winston的博客
06-23 5573
【slowfast 损失函数改进】深度学习网络通用改进方案：slowfast的损失函数（使用focal loss解决不平衡数据）改进
Python实现交叉熵损失函数focal_loss源码解析
为了解决这个问题，研究人员提出了Focal Loss函数，它通过调整损失函数来减轻易分类样本的权重，从而使得模型更加关注那些难以分类的样本。 Focal Loss的数学表达式如下： L = -α_t * (1 - p_t)^γ * log(p_t) ...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值