1 focal loss的概述焦点损失函数 Focal Loss（2017年何凯明大佬的论文）被提出用于密集物体检测任务。当然，在目标检测中，可能待检测物体有1000个类别，然而你想要识别出来的物体，只是其中的某一个类别，这样其实就是一个样本非常不均衡的一个分类问题。而Focal Loss简单的说，就是解决样本数量极度不平衡的问题的。说到样本不平衡的解决方案，相比大家是知道一个混淆矩阵的f1-sc
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2024-01-17 16:32:34
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# 焦点损失（Focal Loss）在PyTorch中的应用
在深度学习领域，目标检测和图像分类任务面临着类别不平衡的问题。特别是在某些场景中，容易分类的样本数量大大超过困难样本。为了解决这个问题，Focal Loss（焦点损失）被提出，特别适合处理这种类别不平衡的问题。本文将深入探讨焦点损失的原理及其在PyTorch中的实现。
## 什么是焦点损失？
焦点损失是由Tsung-Yi Lin等
问题线性回归损失函数为什么要用平方形式？问题背景这是在阿里一面中遇到的问题，当时我的回答是损失函数是是模型预测值与真实值之间的一种距离度量，我们可以计算出每个样本的预测值与真实值之间的距离，全部加起来就得到了所谓的损失函数。而距离的度量可以采用预测值与真实值之间差的绝对值，或者两者之差的平方，当然更高次的也行，只要你喜欢。正如问题所述，为什么我们一般使用的是两者之差的平方而不是两者只差的绝对值呢？
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2024-10-12 11:06:41
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代价函数 梯度下降 正则化线性回归 模型 y=f(x)=w⋅x+b y=f(x)=0.3345⋅x+121.271、模型度量函数损失函数(Loss Function)度量单样本预测的错误程度，损失函数值越小，模型就越好。常用的损失函数包括：0-1损失函数、平方损失函数、绝对损失函数、对数损失函数等代价函数(Cost Function)度量全部样本集的平均误差。常用的代价函数包括均方误差、均方根误差
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2024-04-29 15:40:05
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BCE和CE的区别首先需要说明的是PyTorch里面的BCELoss和CrossEntropyLoss都是交叉熵，数学本质上是没有区别的，区别在于应用中的细节。BCE用于二分类，CE用于多分类BCE适用于0/1二分类，计算公式就是 “ -ylog(y^hat) - (1-y)log(1-y^hat) ”，其中y为GT，y_hat为预测值。这样，当gt为0的时候，公式前半部分为0，y^hat 需要尽
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2023-10-08 00:15:37
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1 交叉熵(Cross Entropy) 考虑一种情况，对于一个样本集，存在两个概率分布 $p(x)$ 和 $q(x)$，其中 $p(x)$ 为真实分布，$q(x)$ 为非真实分布。基于真实分布 $p(x)$ 我们可以计算这个样本集的信息熵也就是编码长度的期望为： $H(p)=-\sum \limi ...
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2021-07-20 15:52:00
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parallel.for一定是用来处理计算限制的操作的，其中涉及到线程同步和委托调用等的性能损耗。所以，对于一个数组中的元素进行简单操作却使用parallel必然会导致性能下降。 如： public static void MultiplicateArrayParallel(double[] array,double factor){
Parallel.For(0,array.Length,i=
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2024-09-02 11:49:02
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损失函数我们之前讲了我们对于一张图片，我们对其进行打分，代表它被分为某一类的可能性，那么我们需要建立一个损失函数来对这个分类器的好坏进行衡量我们定义SVM损失函数有如下形式。SVM只是一个二元分类器，我们将其进行推广到多元的情况，定义了SVM损失函数。我们将正确类的打分与其他类打分做差，如果差值大一某个阈值（在下图例子中阈值为1），则损失函数为0,；若小于阈值，我们将损失函数定义为二者之差加上阈值
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2024-03-19 21:02:28
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在统计学习角度，Huber损失函数是一种使用鲁棒性回归的损失函数，它相比均方误差来说，它对异常值不敏感。常常被用于分类问题上。 下面先给出Huber函数的定义：这个函数对于小的a值误差函数是二次的，而对大的值误差函数是线性的。变量a表述residuals，用以描述观察值与预测值之差：，因此我们可以将上面的表达式写成下面的形式： Huber loss (green, )
文章目录类别损失Cross Entropy Loss二分类损失多分类损失Focal Loss
α
\alpha
损失函数作为建模的一个重要环节，一个针对模型、数据集都合适的损失函数对于建模的好坏至关重要，现查询相关资料，将常见的分类、回归损失函数及常用的 Tensorflow 代码总结于此，仅用于学习交流。常见回归和分类损失函数比较损失函数的定义为 ，衡量真实值 和预测值 之间不一致的程度，一般越小越好。为了便于不同损失函数的比较，常将其表示为单变量的函数，在回归问题中这个变量为 ，在分类问题中则为 。
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2024-04-25 14:28:24
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本文将给出NLP任务中一些常见的损失函数（Loss Function），并使用Keras、PyTorch给出具体例子。 在讲解具体的损失函数之前，我们有必要了解下什么是损失函数。所谓损失函数，指的是衡量模型预测值y与真实标签Y之间的差距的函数。本文将介绍的损失函数如下：Mean Squared Error（均方差损失函数）Mean Absolute Error（绝对值损失函数）Binary
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2023-09-04 21:58:54
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传统的语言模型在预测序列中的下一个单词时只会考虑到前面的有限个单词，RNN与之不同，RNN网络会根据前面已经出现的所有输入来调整整个网络。下图是RNN网络的典型结构：Xt表示在t时刻的输入，ht表示t时刻的隐藏层状态，yt表示t时刻的输出。每一个隐藏层都有许多的神经元，这些神经元将上一层的输入做线性变换（矩阵乘法，也就是乘以权重），然后再使用非线性激活函数进行激活。t时刻的输入Xt和t-1时刻的隐
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2023-08-09 00:23:14
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作者：Prince Grover编译：ronghuaiyang 导读 为模型选择合适的损失函数，让模型具有最好的效果。机器学习中的所有算法都依赖于函数的最小化或最大化，我们称之为“目标函数”。一组最小化的函数称为“损失函数”。损失函数是衡量预测模型在预测预期结果方面做得有多好。求函数最小值的一种常用方法是“梯度下降法”。把损失函数想象成起伏的山，而梯度下降就像从山上滑下来到达最低点。没有一个单
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2024-04-23 16:11:18
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YOLOV5中损失函数即代码讲解 YOLOV5中loss.py文件代码讲解： yolov5中一共存在三种损失函数： 分类损失cls_loss：计算锚框与对应的标定分类是否正确 定位损失box_loss：预测框与标定框之间的误差（CIoU） 置信度损失obj_loss：计算网络的置信度 通过交叉熵损失函数与对数损失的结合来计算定位损失以及分类损失。class BCEBlurWithLogitsLos
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2024-01-20 22:37:50
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目标检测包括两个自任务：分类和定位，对应于两个损失函数：classification loss和box regression loss。对于每个子任务，近年来提出了各种损失函数。在本节中，将介绍这些损失函数，并描述如何为YOLOv6选择最佳损失函数 目标检测框架中，损失函数由分类损失、框回归损失和可选对象损失组成，其可公式如下：  
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2024-03-25 13:51:39
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# 代价函数 * 代价函数的由来 一般来说给出一系列点欲求回归线性方程，即点到直线的距离最小  设对应关系为$H(x)$ 则希望$(H(x_ ...
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2021-10-02 03:39:00
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一、 什么是损失函数首先我们需要了解损失函数的定义是什么：衡量模型模型预测的好坏可能这么说有点小小的抽象 ，那么在解释下，损失函数就是用来表现预测与实际数据的差距程度比如你做一个线性回归
原创
2021-07-29 13:54:37
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损失函数1.损失函数是什么？损失函数：衡量模型输出与真实标签的差异为什么目标函数有Regularization这一项呢？因为cost接近于0，不一定是好事？可能过拟合。增加正则项的目的就是加入约束条件。在一定程度上的抑制过拟合。在loss函数中，size_average和reduce不用再考虑了，都已经被reduction考虑进去了。同时可知loss也是继承了Module，就是...
原创
2021-08-02 14:09:30
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上一篇文章《语音降噪模型归纳汇总》，很意外地收到了点赞收藏和关注，如此的反馈给了我极大的鼓舞，这里就再梳理了一下loss函数相关的知识，以求方便能作为一份工具性质的文章展现出来。能力一般，水平有限，欢迎大家指正。目录前言什么是损失（Loss）？ 预测值（估计值）与实际值（预期值、参考值、ground truth）之间会存在差异, “损失”意味着模型因未能产生预期结果而受到的惩罚。损失函数的作用？
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2023-10-07 19:19:32
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