WebAug 6, 2024 · 多标签分类中存在类别不平衡的问题,想要尝试用focalloss损失函数,但是网上很少有多标签分类的损失函数设计,终于在kaggle上别人做的keras下的focalloss中举例了多标签问题: Focalloss for Keras 代码和例子如下: Focal loss主要思想是这样:在数据集中,很自然的有些样本是很容易分类的,而有些是比较 ... WebNov 11, 2024 · Focal Loss是为one-stage的检测器的分类分支服务的,它支持0或者1这样的离散类别label。 那么,如果对于label是0~1之间的连续值呢? 我们既要保证Focal Loss此前的平衡正负、难易样本的特性,又需要让其支持连续数值的监督,这该如何实现呢?
torchvision.ops.focal_loss — Torchvision 0.15 documentation
对于二分类问题Focal loss计算如下: 对于那些概率较大的样本 (1-p_{t})^{\gamma} 趋近于0,可以降低它的loss值,而对于真实概率比较低的困难样本,(1-p_{t})^{\gamma}对他们的loss影响并不大,这样一来我们可以通过降低简单样本loss的方法提高困难样本对梯度的贡献。同时为了提高误分类样本 … See more 目标检测算法大都是基于两种结构:一种是以R-CNN为代表的two-stage,proposal 驱动算法。这种算法在第一阶段针对目标样本生成一份比较稀疏的集合,第二阶段对这份集合进行分类和提取,两个阶段下来速度就大打折扣了。另一种是 … See more 首先我们先简单了解一下交叉熵。 在信息学中信息熵(entropy)是表示系统的混乱程度和确定性的。一条信息的信息量和他的确定程度有直接关系,如果他的确定程度很高那么我们不需要很大的信息量就可以了解这些信息,例如北京是中 … See more 本文中所讨论的情况都是针对二分类的,网上大多数针对Focal loss的实现也是针对二分类。本文的目的之一也是因为我们基于Albert做NER任务想 … See more WebJun 29, 2024 · 从比较Focal loss与CrossEntropy的图表可以看出,当使用γ> 1的Focal Loss可以减少“分类得好的样本”或者说“模型预测正确概率大”的样本的训练损失,而对 … chinese buffet newnan ga
focal-loss/focal_loss.py at master · fudannlp16/focal-loss - Github
WebOct 29, 2024 · 总结. focal loss的使用还需要根据自己的数据集情况来判断,当样本不平衡性较强时使用focal loss会有较好的提升,在多分类上使用focal loss得到的效果目前无法很好的评估。. 完整的模型代码之后会专门写一个博客来讲,用 tf2.0.0 + transformers 搭一个Sentence Bert也借鉴 ... WebDec 30, 2024 · A tag already exists with the provided branch name. Many Git commands accept both tag and branch names, so creating this branch may cause unexpected behavior. WebDec 10, 2024 · Focal Loss的引入主要是为了解决 难易样本数量不平衡(注意,有区别于正负样本数量不平衡) 的问题,实际可以使用的范围非常广泛,为了方便解释,还是拿目标检测的应用场景来说明:. 单阶段的目标检 … grande bretagne athens brunch