focal loss 损失函数中第i个样本的权重公式是什么
时间: 2024-05-22 12:11:49 浏览: 12
在 Focal Loss 中,每个样本 $i$ 的权重是由一个可调参数 $\gamma$ 和样本 $i$ 的分类概率 $p_i$ 决定的。权重公式如下:
$$
w_i = \begin{cases}
(1-p_i)^{\gamma} & y_i=1 \\
p_i^{\gamma} & y_i=0
\end{cases}
$$
其中 $y_i$ 表示样本 $i$ 的真实标签,$p_i$ 表示模型对样本 $i$ 的预测概率。当 $y_i=1$ 时,$w_i$ 的公式表示模型对该样本预测错误的惩罚力度随着预测概率 $p_i$ 的增加而增加;当 $y_i=0$ 时,$w_i$ 的公式表示模型对该样本预测正确的信任度随着预测概率 $p_i$ 的增加而增加。
相关问题
Focal loss 损失函数
Focal Loss损失函数是一种针对正负样本极不平衡和难分类样本学习的解决方案,由何凯明大神在RetinaNet网络中提出。该损失函数通过调节易分类样本的权重降低程度,使得在训练过程中更加关注难分类样本,从而提高模型的准确率和召回率。具体来说,当样本难以分类时,调节因子趋近1,损失函数中样本的权重不受影响;当样本易于分类时,调节因子趋近0,损失函数中样本的权重下降很多。这种聚焦参数可以调节易分类样本权重的降低程度,越大权重降低程度越大。在实际应用中,Focal Loss损失函数已经被广泛应用于目标检测、图像分类等领域。
多分类focal loss损失函数公式
多分类focal loss损失函数公式如下:
$L_{FL}(p_t) = -\alpha_t(1 - p_t)^\gamma\log(p_t)$
其中,$p_t$ 是模型预测的概率,$\alpha_t$ 是类别权重,$\gamma$ 是一个可调参数。这个损失函数能够正确处理类不平衡和困难样本,从而提高模型的分类精度。
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