Focal loss
时间: 2023-09-10 09:09:36 浏览: 92
Focal loss是一种用于解决类别不平衡问题的损失函数。它通过降低易分类样本的权重,将更多的关注点放在困难样本上,从而提高模型对困难样本的学习能力。Focal loss的原理是基于二分类交叉熵损失函数,通过引入一个可调节的超参数gamma来调整易分类样本的权重。当gamma小于1时,易分类样本的权重会降低,使得模型更关注困难样本;当gamma大于1时,易分类样本的权重会增加,使得模型更关注易分类样本。这样可以有效地解决类别不平衡问题,提高模型的性能。\[1\]\[2\]\[3\]
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- *1* *2* *3* [深入剖析Focal loss损失函数](https://blog.csdn.net/m0_56192771/article/details/124270842)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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相关问题
focal loss keras
Focal Loss是一种用于解决类别不平衡问题的损失函数,特别适用于目标检测和图像分割任务。它在2017年由Lin等人提出,并在RetinaNet中得到了广泛应用。
Focal Loss的设计思想是通过调整样本的权重来关注难以分类的样本,从而缓解类别不平衡问题。相比于传统的交叉熵损失函数,Focal Loss引入了一个可调节的超参数gamma,用于平衡易分类和难分类样本的权重。
在Keras中,可以通过自定义损失函数的方式来实现Focal Loss。下面是一个简单的示例代码:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import backend as K
def focal_loss(gamma=2.0, alpha=0.25):
def focal_loss_fixed(y_true, y_pred):
pt = y_true * y_pred + (1 - y_true) * (1 - y_pred)
alpha_t = y_true * alpha + (1 - y_true) * (1 - alpha)
loss = -K.pow(1 - pt, gamma) * K.log(pt)
loss = alpha_t * loss
return K.mean(loss, axis=-1)
return focal_loss_fixed
```
在上述代码中,我们定义了一个名为focal_loss的函数,该函数接受两个参数gamma和alpha。gamma用于调节易分类和难分类样本的权重,alpha用于调节正负样本的权重比例。
然后,我们在focal_loss_fixed函数中实现了Focal Loss的计算逻辑。首先,我们计算了样本的预测概率pt,然后根据公式计算了Focal Loss。最后,我们将loss乘以alpha_t,即样本的权重,然后求平均得到最终的损失值。
使用该自定义损失函数时,只需将其作为模型编译时的损失函数即可:
```python
model.compile(optimizer='adam', loss=focal_loss(gamma=2.0, alpha=0.25))
```
希望以上内容对你有所帮助!
focal loss技术
Focal Loss是一种用于计算机视觉和深度学习任务中的损失函数,它旨在解决类别不平衡问题。传统的交叉熵损失在面对大量背景类别的数据集中,容易过度关注简单分类正确的样本,而忽视了少数类别的样本。Focal Loss通过引入一个动态权重项来调整每个类别的惩罚力度。
具体来说,Focal Loss添加了一个聚焦因子γ(通常是大于0的值,如2),在每个样本的损失计算上,如果该样例被正确分类,则其损失不会受到太大影响,但如果误分类,尤其是对难度较大的样本(即概率接近于0的样本),其损失会被显著放大。这样就更倾向于关注那些原本难以区分的样本,促进模型对小类别的学习。
公式一般写作:FL(p_t) = -α_t(1-p_t)^γ * log(p_t),其中p_t是模型对样本的真实标签的概率预测,α_t是类别不平衡系数,γ控制了焦点的强度。