focal loss 多 分類的八卦， Yahoo名人娛樂都在討論：

#11. Focal Loss | zdaiot

负样本数量太大，占总的loss的大部分，而且多是容易分类的，因此使得模型的优化方向并不是我们所希望的那样。其实先前也有一些算法来处理类别 ...

#12. 如何处理不平衡数据集的分类任务 - 简书

但由于 \gamma 的存在，我们很难从实际数据中得到指导来设置这个参数，更多可能要去尝试和调参。一般情况下，先令 \alpha = 0.5 。 Focal Loss函数对容易分类的样本 ...

#13. 从loss的硬截断、软化到Focal Loss

下面是笔者利用PyTorch 实现的多分类Loss（支持二分类），Keras 版本请 ... 由于Kaiming 大神的Focal Loss 一开始是基于图像的二分类问题所提出的， ...

#14. 何恺明大神的“Focal Loss”，如何更好地理解？ | 机器之心

整篇文章都是从二 分类问题 出发，同样的思想可以用于多 分类问题 。二 分类问题 的标准loss 是 交叉熵 。 其中y∈{0,1} 是真实标签，ŷ ...

#15. RetinaNet和Focal Loss - 小白也能学好深度学习

负样本过多导致Loss中负样本占主导，不利于正样本的学习。 ... 于是作者提出了Focal Loss用于解决这些问题。 ... 二分类下Focal Loss的公式如下：

#16. focal loss 笔记

focal loss 是一种动态的交叉熵损失函数。 原始的交叉熵损失函数为cross_entropy 表达式为： 在这里插入图片描述 对于二分类，定义了pt 来简化表达式。

#17. 论文-代码-工程相关-样本不均衡问题 - Lumosity's Blog

Focal Loss 和 GHM 损失均是在目标检测任务，针对正负样本，其中正样本数量较少，难样本中正样本数量较多。 ... 同理，多分类的 focal loss 为： ...

#18. 从loss的硬截断、软化到focal loss - 科学空间

硬截断 #. 整篇文章都是从二分类问题出发，同样的思想可以用于多分类问题。二分类问题的标准loss是 ...

#19. 处理样本不平衡LOSS—Focal Loss_9433135的技术博客

1.2 二分类交叉熵损失(Binary Cross Entropy Loss). 上面所提到的交叉熵损失是适用于多分类(二分类及以上)的，但是它的公式看起来似乎 ...

#20. Focal Loss 分類問題pytorch實現代碼（簡單實現） - 台部落

ps:由於降陽性這步正負樣本數量在差距巨大．正樣本1500多個，而負樣本750000多個．要用 Focal Loss來解決這個問題． 首先感謝Code_Mart的博客把理論 ...

#21. 焦點損失函式Focal Loss 與GHM - 程式人生

講道理，一般我不喜歡用二值交叉熵做例子，用多分類交叉熵做例子會更舒服。 【然後看focal loss的改進】：

#22. focal loss for multi-class classification - 碼上快樂

項目需要，解決Focal loss在多分類上的實現，用此博客以記錄過程中的疑惑、細節和個人理解，Keras實現代碼鏈接放在最后。

#23. focal loss 多分类 - 程序员ITS500

1.2 二分类交叉熵损失(Binary Cross Entropy Loss) 上面所提到的交叉熵损失是适用于多分类(二分类及以上)的，但是它的公式看起来.../master/FocalLoss))。

#24. 處理樣本不平衡LOSS—Focal Loss - IT閱讀

1.2 二分類交叉熵損失(Binary Cross Entropy Loss). 上面所提到的交叉熵損失是適用於多分類(二分類及以上)的，但是它的公式看起來似乎與我們平時在書 ...

#25. 在loss 层面针对样本不平衡问题的优化 - Fly Me to the Moon

对于多分类问题（n选1），一般使用softmax；对于多标签分类问题（n选k），一般是转换为n各sigmoid二分类 ... Focal Loss for Dense Object Detection.

#26. 多标签分类的Focal loss设计 - 代码先锋网

多 标签分类的Focal loss设计，代码先锋网，一个为软件开发程序员提供代码片段和 ... 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 ...

#27. 技术干货| 基于MindSpore更好的理解Focal Loss

摘要：Focal Loss，是Kaiming 大神团队在他们的论文Focal Loss for Dense ... 背景的样本)，占总的loss的大部分，而且多是容易分类的，因此使得模型的 ...

#28. Pytorch 实现focal_loss 多类别和二分类示例- python - 脚本之家

... import torch.nn.functional as F # 支持多分类和二分类class FocalLoss(nn.Module): """ This is a implementation of Focal Loss with smooth ...

#29. 不平衡文本分类，Focal Loss理论及PyTorch实现 - ICode9

欠采样的方式整体来说或多或少的会损失一些样本，对于那些需要控制样本量级的场景下比较合适。如果没有严格控制样本量级的要求那么下面的过采样可能会更加 ...

#30. 多分类focal loss及其tensorflow实现 - 极客分享

在论文：Focal Loss for Dense Object Detection 中提出来用于目标检测任务的，但是本质也还是分类任务，所以就尝试把focal loss用在多分类任务上。

#31. focal loss 多分类- 程序员ITS301

Focal Loss 理解1. 总述Focal loss主要是为了解决one-stage目标检测中正负样本比例严重失衡的问题。该损失函数降低了大量简单负样本在训练中所占的权重，也可理解为一种困难 ...

#32. 何愷明大神的「Focal Loss」，如何更好地理解？ - 知識星球

本質上講，Focal Loss 就是一個解決分類問題中類別不平衡、分類難度差異的 ... 整篇文章都是從二分類問題出發，同樣的思想可以用於多分類問題。

#33. 何愷明大神的「Focal Loss」，如何更好地理解？ - 幫趣

本質上講，Focal Loss 就是一個解決分類問題中類別不平衡、分類難度差異的 ... 整篇文章都是從二分類問題出發，同樣的思想可以用於多分類問題。

#34. 基于Focal loss在多分类问题上的一些想法

focal loss 不是可以针对复杂样本作有针对性的训练嘛，那么是不是越难的样本focal loss越关注，但是问题是有一些样本可能是噪声，

#35. focalloss多分类pytorch - 程序员ITS404

首先感谢Code_Mart的博客把理论汇总了下https://blog.csdn.net/Code_Mart/article/details/89736187．并实现了Focal Loss的二分类和多分类的代码并讲解．

#36. Focal Loss 分类问题pytorch实现代码（简单实现）_镜中隐的博客

ps:由于降阳性这步正负样本数量在差距巨大．正样本1500多个，而负样本750000多个．要用Focal Loss来解决这个问题．首先感谢Code_Mart的博客把理论汇总了 ...

#37. 「focal loss tensorflow」懶人包資訊整理 (1) | 蘋果健康咬一口

Tensorflow实现何凯明的Focal Loss, 该损失函数主要用于解决分类问题中的类别不平衡. focal_loss_sigmoid: 二分类loss. focal_loss_softmax: 多分类loss. ,TensorFlow ...

#38. Focal Loss 介绍一下__牛客网

二值分类模型在初始的时候，对两个类别的预测概率是均等的，在这种初始化条件下，如果某一个类别出现的次数过多，就会对损失函数产生较大的影响。为了解决 ...

#39. 焦点损失函数Focal Loss 与GHM - 掘金

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 ... 【Focal Loss的弊端1】 让模型过多的关注特别难分类的样本是会有问题的。

#40. 損失函數的設計(Loss Function)

使用Focal Loss情況就不同了，當今天q(x)==0.8(容易分類樣品)與q(x)==0.2的樣品 ... 個分類的分類器，結果隔了一個月又多了5個名人，此時我們只能重新訓練一個模型或是 ...

#41. 非平衡数据集focal loss 多类分类 - 百度

本文为AI 研习社编译的技术博客，原标题：Multi-class classification with focal loss for imbalanced datasets作者| Chengwei Zhang翻译| 汪鹏校对| ...

#42. 多分类交叉熵，focal loss - 菜鸟学院

1：二分类交叉熵a) 公式： ，其中表示网络预测结果，是一个属于（0到1）的值，我们当然希望它们的值很 ... 二分类交叉熵，多分类交叉熵，focal loss.

#43. 非平衡数据集focal loss 多类分类 - 凤凰网科技

非平衡数据集focal loss 多类分类. 雷锋网. 2019-04-24 10:24. 本文为AI 研习社编译的技术博客，原标题：. Multi-class classification with focal loss for ...

#44. 非平衡数据集focal loss 多类分类 - 专知

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。 本文为AI 研习社编译的技术博客，原标题： Multi-class ...

#45. paddlepaddle 11 支持任意維度數據的focal loss的 ... - 文章整合

=0時focal loss值與交叉熵居然不相等，因此對focal loss進行重新實現。本實現支持任意維度（多分類、語義分割等）的數據，支持ignore_index的設置， ...

#46. alpha如何设置？ #2 - yatengLG/Focal-Loss-Pytorch - GitHub

你好，我在做图片5分类，数目分别是A类280张、C类313 、D类1801 、G类326和N ... 没有过拟合，训练集和测试集的准确度都在50%多，用了focal loss以后loss值确实变低了 ...

#47. 剖析Focal Loss损失函数： 消除类别不平衡+挖掘难分样本 - 雪球

论文名称：《 Focal Loss for Dense Object Detection 》 ... 负样本数量太大，占总的loss函数输入参数的大部分，而且多是容易分类的，因此使得模型的 ...

#48. 关于机器学习:焦点损失函数-Focal-Loss-与-GHM - 乐趣区

讲道理，个别我不喜爱用二值穿插熵做例子，用多分类穿插熵做例子会更难受。 【而后看focal loss的改良】： 这个减少了一个$(1-y')^\gamma$ ...

#49. 【CV】10分钟理解Focal loss数学原理与Pytorch代码 - 技术圈

Focal loss 是一个在目标检测领域常用的损失函数。 ... 大”的样本的训练损失，而对于“难以分类的示例”，比如预测概率小于0.5的，则不会减小太多损失。

#50. 图解Focal Loss以及Tensorflow实现（二分类 - 程序员ITS304

例如第3行第1列的2.75表示，ground truth是类别2，即对应的logits是0.2，gamma=0的时候，loss=2.75(gamma=0，就是原始的多分类交叉熵)。

#51. 如何評價kaiming的Focal Loss for Dense Object Detection？

Focal Loss for Dense Object Detection趁著今天有空，簡單寫寫notes，是從personal ... 論文6將注意力轉移到loss上，大概思路就是當分類器學習多個epoch即將收斂的 ...

#52. 对Focal Loss的认识 - 博海文思

在Kaiming He的论文Focal Loss for Dense Object Detection中，提出的Focal Loss能够优雅 ... 对于多分类的cross entropy而言，其损失函数可以写成：.

#53. Focal loss 原理及keras实现 - 代码交流

衡量两个分布的差异，经常作为多分类模型的损失函数。 4）交叉熵在keras中的使用方法。 keras中交叉熵损失函数定义如下：. 1def Cross_entropy_loss(y_true,y_pred): 2 ...

#54. 非平衡数据集focal loss 多类分类 - IT610

本文为AI 研习社编译的技术博客，原标题：. Multi-class classification with focal loss for imbalanced datasets. 作者| Chengwei Zhang.

#55. Machine Learning Function - HackMD

Focal Loss for Dense Object Detection中，作者提出一種新的損失函數：focal ... 常用於二分類問題，搭配sigmoid(σ); Categorical Cross Entropy：適用於多分類問題， ...

#56. 损失函数

使用平方损失来计算Loss的模型：. 线性回归 ... 比如说，一个三分类的问题，某一个样例的正确答案是(1,0,0)。 ... Focal Loss是针对样本不均衡而修正的交叉熵损失。

#57. 【深度学习】Focal Loss 与GHM——解决样本不平衡问题

作者提出了解决这种不平衡的方法,改进了交叉熵损失,使其对容易分类的样本产生抑制 ... 0 前言Focal Loss是为了处理样本不平衡问题而提出的,经时间验证,在多种任务上, ...

#58. 计算机视觉之分类任务常用损失值loss对比分析_流光似月

分类 任务介绍与损失函数如何设计的合理2.cross-entropy loss和Focal Loss的对比和 ... 3）多分类问题涉及概率问题，目标函数中设计只保留正确的部分（为什么不保留错误 ...

#59. 五分钟学会：焦点损失函数FocalLoss 与GHM - 北美生活引擎

这个GHM是为了解决Focal loss存在的一些问题。 【Focal Loss的弊端1】让模型过多的关注特别难分类的样本是会有问题的。样本中 ...

#60. Focal Loss 分类问题pytorch实现代码（简单实现）

ps:由于降阳性这步正负样本数量在差距巨大．正样本1500多个，而负样本750000多个．要用Focal Loss来解决这个问题．首先感谢Code_Mart的博客把理论汇总 ...

#61. 自动驾驶2D视觉感知算法-面包板社区 - 电子工程专辑

传统的图像物体检测算法大多是滑动窗口，特征提取和分类器的组合， ... 为了解决这个问题，RetinaNet[6]提出了Focal Loss，根据Loss的大小自动调节 ...