class FocalLoss(nn.Module): def __init__(self, alpha=1, gamma=2, logits=False...
在分类任务中，不平衡数据集是指数据集中的分类不平均的情况，会有一个或多个类比其他类多的多或者少的多。...但是这在实际使用时肯定不好，所以其实我们可以做的更好。 改进模型加入类权重 基线模型将两个类设置成同等重要，因为模型不知道我们更关心欺诈的情况，所以我们需要重新定义我们的损失函数。...sklearn API提供了让模型知道对正确识别欺诈的偏好:class_weight参数。 当使用class_weight时，模型接收一个字典，每个类都有一个键，其中的值是该类的权重。...我们有两类，为了说明这个例子，我们假设欺诈案的重要性是前者的10倍。...本文中介绍的方法是解决分类不平衡问题的一种过简单的方法，在这个领域中还有许多其他的方法可以讨论，但是为分类设置权重是一个非常好的开始。
以前做一些分类问题的时候，没有过多的注意，直接调用现成的库，用起来也比较方便。最近开始研究起对抗生成网络（GANs），用到了交叉熵，发现自己对交叉熵的理解有些模糊，不够深入。...然而有一类比较特殊的问题，比如投掷硬币只有两种可能，字朝上或花朝上。买彩票只有两种可能，中奖或不中奖。我们称之为0-1分布问题（也叫二项分布），对于这类问题，熵的计算方法可以简化为如下算式： ?...3 相对熵（KL散度） 相对熵又称KL散度,如果我们对于同一个随机变量 x 有两个单独的概率分布 P(x) 和 Q(x)，我们可以使用 KL 散度（Kullback-Leibler (KL) divergence...所以一般针对分类问题采用交叉熵作为loss函数 2 交叉熵在单分类问题中的使用 这里的单类别是指，每一张图像样本只能有一个类别，比如只能是狗或只能是猫。...对应一个batch的loss就是 ? m为当前batch的样本数 3 交叉熵在多分类问题中的使用 这里的多类别是指，每一张图像样本可以有多个类别，比如同时包含一只猫和一只狗。
交叉熵损失与均方误差损失 常规分类网络最后的softmax层如下图所示，传统机器学习方法以此类比， ?...image.png 分类问题中，对于类别之间的相关性，我们缺乏先验。...在这个前提下，均方误差损失可能会给出错误的指示，比如猫、老虎、狗的3分类问题，label为 ([1, 0, 0]) ，在均方误差看来，预测为 ([0.8, 0.1, 0.1]) 要比 ([0.8, 0.15..., 0.05]) 要好，即认为平均总比有倾向性要好，但这有悖我们的常识。...image.png image.png 综上，对分类问题而言，无论从损失函数角度还是softmax反向传播角度，交叉熵都比均方误差要好。
开创性论文：提出概率电路家族一个伟大新成员-CC 特征函数系列2 样本数量的线性时间计算复杂度GAN CCF-GAN克服了几乎所有cGAN都存在的使用交叉熵损失的缺陷 Neural Characteristic...虽然有几种cGAN采用了某些IPMs，例如在它们的实现中采用了Wasserstein距离[34, 44, 33]，但它们的基本理论仍然建立在交叉熵形式上（相当于JS散度），因此仍然受到由“箱子到箱子”比较引起的模式崩溃和不稳定性问题的困扰...作为代表性的无分类器方法之一，投影型cGAN被提出来计算可能性比并通过投影指示p(y|x)，从而在具有理论完整性的交叉熵损失下实现优化 [33]。...我们还注意到，一些cGAN尝试以一种临时的方式结合交叉熵预测和IPM [34, 44, 33]，但仍然面临不稳定的训练问题。 3. 方法论 3.1. CF 差异 其中， 表示V的期望。...这样，CCF-GAN克服了几乎所有cGAN都存在的使用交叉熵损失的缺陷。实验结果验证了所提出的CCF-GAN实现了最佳的条件生成，同时显著减少了cGAN中的模式崩溃和不稳定性。
1、log损失 log损失的基本形式为： log(1+exp(−m))log(1+exp(−m)) log\left ( 1+exp\left ( -m \right ) \right ) 其中...对上述的公式改写： ⇒1m∑i=1mlog(1+exp(−y(i)⋅y(i)^))⇒1m∑i=1mlog(1+exp(−y(i)⋅y(i)^)) \Rightarrow \frac{1}{m}\sum..._{i=1}^{m}log \sigma \left ( y^{\left ( i \right )}\cdot \hat{y^{\left ( i \right )}} \right ) 2、交叉熵...交叉熵的一般形式为： H(y,y^)=−∑y⋅logσ(y^)H(y,y^)=−∑y⋅logσ(y^) H\left ( y,\hat{y} \right )=-\sum y\cdot log\sigma...\left ( \hat{y} \right ) 对于mmm个样本，则交叉熵为： H(y,y^)=−1m∑i=1m[I{y(i)=1}⋅logσ(y^)+I{y(i)=−1}⋅log(1−σ(y^))
1、log损失 image.png 2、交叉熵 image.png
为了理解交叉熵损失函数，以及为什么同时用Softmax作为激活函数，特别撰写本文。 下面我们使用一个图像分类的示例，这个示例中包括狗、猫、马和豹。 ?...《机器学习数学基础》一书中，有专门章节讨论信息熵的有关知识。...二分类交叉熵损失函数 对于二分类问题，由于分类结果服从伯努利分布（参阅《机器学习数学基础》），所以二分类交叉熵损失函数定义为： ★定义 其中， 是某类别的真实值，取值为 或 ；...” 在二分类问题中，通常计算所有样本的平均交叉熵损失： 其中， 为样本数量， 为第 个样本的真实类别值， 为相应样本的预测概率。...根据上面的数据，计算两者之间的交叉熵： 在神经网络中，所使用的Softmax函数是连续可导函数，这使得可以计算出损失函数相对于神经网络中每个权重的导数（在《机器学习数学基础》中有对此的完整推导过程和案例
目录 为什么需要焦点损失 什么是焦点损失 交叉熵损失 交叉熵问题 例子 平衡交叉熵损失 平衡交叉熵问题 例子 焦点损失说明 例子 交叉熵损失 vs 焦点损失 容易正确分类的记录 分类错误的记录 非常容易分类的记录...）分配更多的权重并对简单示例（即背景对象）降低权重来处理类不平衡问题。...平衡交叉熵损失 解决类别不平衡问题的一种常见方法是为类别引入权重因子∝[0,1] 为了标记方便，我们可以在损失函数中定义 ∝t 如下： CE（pt）= -∝t ln ln（pt） 如你所见，这只是交叉熵的扩展...平衡交叉熵的问题 我们的实验将表明，在密集检测器训练过程中遇到的大类不平衡压倒了交叉熵损失。 容易分类的负类占损耗的大部分，并主导梯度。虽然平衡了正例/负例的重要性，但它并没有区分简单/困难的示例。...这就是焦点损失（扩展到交叉熵）所要解决的问题。 焦点损失说明 焦点损失只是交叉熵损失函数的扩展，它将降低简单示例的权重，并将训练重点放在困难的负样本上。
讲解PyTorch多分类损失函数在机器学习中，多分类问题是指将样本分为两个以上的类别。为了对多分类问题进行有效的训练，我们需要使用适当的损失函数来度量模型预测与真实标签之间的差异。...在PyTorch中，通过使用torch.nn.CrossEntropyLoss类来实现交叉熵损失函数。...接下来的梯度计算、梯度清零、反向传播和权重更新与交叉熵损失函数的示例代码相似。3. 其他多分类损失函数除了交叉熵损失函数和负对数似然损失函数，PyTorch还提供了其他许多多分类损失函数的实现。...例如，如果您的模型输出是二进制的概率分布（0或1），可以使用torch.nn.BCELoss类来计算二分类交叉熵损失。...另外，torch.nn.BCEWithLogitsLoss类结合了Sigmoid函数和二分类交叉熵损失的计算，适用于针对二分类问题的模型训练。
下面我们再以人民币二分类的实验中的交叉熵损失为例子，看看损失函数是如何创建和使用的，背后的运行机制又是什么？哈哈哈，下面就得来一波调试了。...这里还要注意一下这里的 target， 「这个是每个样本给出属于哪一个类即可，类型是 torch.long, 为什么要强调这个，我们下面会学习二分类交叉熵损失，是交叉熵损失函数的特例，那里的 target...「2 nn.BCELoss」 这个是交叉熵损失函数的特例，二分类交叉熵。注意：输入值取值在 [0,1] ?...「8 nn.SoftMarginLoss」 功能：计算二分类的 logistic 损失（二分类问题） ?...我这边是这样分的： 「分类问题」 「二分类单标签问题」：nn.BCELoss, nn.BCEWithLogitsLoss, nn.SoftMarginLoss 「二分类多标签问题」：nn.MultiLabelSoftMarginLoss
相对熵=p的熵-pq交叉熵： 4.交叉熵 评估标签和预测值之间的差距，而相对熵中p的熵是不变的，所以只需关注交叉熵即可 在机器学习中常用交叉熵作loss 5.交叉熵应用 5.1 单标签多分类任务 一张图片只被归为一个标签...蛙+loss_鼠，而损失方式计算如下： 总结 对于多分类任务(包括二分类)的交叉熵损失为： 其中y_i表示真实概率，p_i表示预测概率 6. focal loss focal loss最初用于图像领域解决是数据不平衡造成的模型性能问题...解决方法 解决样本不均衡的情况 使用一些数据增强的方法 尝试像异常检测这种的单分类模型 样本不均衡问题解决 在学习任务有些难度的情况下，我们可以通过一些方法使得不同类别的样本对模型学习时的loss...如clf2=LogisticRegression(class_weight={0:1,1:10}) # 代价敏感学习为少数类分配更高的权重，以避免决策偏重多数类的现象（类别权重除了设定balanced...对于数据类别不平衡问题，OHEM的针对性更强。 Focal loss的核心思想是在交叉熵损失函数的基础上，增加了类别的不同权重以及困难（高损失）样本的权重，以改善模型学习效果。
分类是机器学习中最简单，最常见的任务之一。例如，在计算机视觉中，您希望能够微调普通卷积神经网络（CNN）的最后一层，以将样本正确分类为某些类别（类）。但是，有几种根本不同的方法可以实现这一目标。...其次，通常你用一些基本的损失函数来训练这些东西，比如交叉熵。 ?...在此之后，FC的目标是在这些代表样本的点之间画一条线，以便将它们映射到类。这两种东西是同时训练的。因此，你试图优化特征，同时“在高维空间中画线”。 这种方法有什么问题吗?嗯,没什么,真的。...此外，在训练期间它在计算上也可能是昂贵的并且不稳定的。我在各种任务（分类，超出分布的预测，对新类的泛化等）上测试了SupCon和其他度量指标损失，使用诸如SupCon之类的优势尚不确定。...因此，通过更好的扩展集或不同的数据集(可能使用更细粒度的类)，SupCon 可能会产生更好的结果，而不仅仅是与常规分类训练相当。
表示预测的输出， ? 表示样本总数量。 特点： (1)本质上也是一种对数似然函数，可用于二分类和多分类任务中。...二分类问题中的loss函数（输入数据是softmax或者sigmoid函数的输出）： ? 多分类问题中的loss函数（输入数据是softmax或者sigmoid函数的输出）： ?...(2)当使用sigmoid作为激活函数的时候，常用交叉熵损失函数而不用均方误差损失函数，因为它可以完美解决平方损失函数权重更新过慢的问题，具有“误差大的时候，权重更新快；误差小的时候，权重更新慢”的良好性质...为神经元的实际输出（ ? ）。同样可以看看它的导数： ? 另外， ? 所以有： ? ? 所以参数更新公式为： ? 可以看到参数更新公式中没有 ? 这一项，权重的更新受 ?...影响，受到误差的影响，所以当误差大的时候，权重更新快；当误差小的时候，权重更新慢。这是一个很好的性质。 所以当使用sigmoid作为激活函数的时候，常用交叉熵损失函数而不用均方误差损失函数。
交叉熵损失（Cross Entropy Loss） 交叉熵损失在上文我们有进行详细的介绍，交叉熵损失主要用于分类问题。...分类问题不适合用均方差损失是因为在均方差损失是假设了误差服从高斯分布，分类问题不满足假设。而交叉熵损失的推导根据上文介绍和使用最大化似然结论是一致的。...加权交叉熵损失（weighted cross entropy Loss） 上文介绍过通常在分类问题中会使用交叉熵损失函数，但是通常我们会遇到样本不均衡的问题，这种情况下使用交叉熵会存在训练过程中偏向学习样本数多的类别...回顾二分类交叉熵损失的公式： 用 表示样本的label=1的概率，则有 设置权重 来控制对正负两个类别的样本对总loss的权重，即 通过以上的加权loss，可以控制正负样本的权重...focal loss的提出就是为了解决困难样本的学习问题。 ,其中 称为调制系数，通过减少易分类样本的权重让模型更专注学难分类的样本。
2、交叉熵损失 2.1 Softmax Loss 交叉熵损失一般配合softmax使用的，通过softmax操作得到每个类别的概率值，所有概率值和为1，然后计算loss，softmax函数为： ?...交叉熵损失还有一个特点，优化类间的距离非常棒，但是优化类内距离时比较弱，因此有很多研究人员对其进行改进优化。...2.2 带权交叉熵损失 Weighted Softmax Loss 在任务中当某一类数量占比很少，但这一类又很重要时，带权重的交叉熵损失就发挥用处了，函数如下： ?...Dice Loss适用于目标样本极度不均衡的情况，但目标很小时，使用Dice Loss会因为分割不好导致Loss很大，对反向传播有不利的影响，使得训练不稳定。...为了解决正负样本数量不平衡的问题，我们经常在二元交叉熵损失前面加一个参数，成为带权重的交叉熵损失，这样虽然平衡了正负样本的数量，但实际上，目标检测中大量的候选目标都是易分样本（置信度高）。
请注意，所有网格都在这个网络的单一迭代中分类。这些物体探测器比两级物体探测器速度快，但相对来说精度较低。 Focal Loss(交叉熵损失的延伸) Focal Loss基本上是交叉熵损失的延伸。...它足够具体地处理阶级不平衡的问题。交叉熵损失被定义为 ? 这里，y={-1,1}为ground truth label, p为待分类实例属于正类的概率(y=1)。 我们还可以将变量\pt定义为 ?...这里引入了一个权重因子“α”，其范围为[0,1]，正类为α，负类为“1 -α”，这两个定义合并在一个名为“α”的名称下，可以定义为 ?...这个损失函数稍微解决了类不平衡的问题，但是仍然无法区分简单和困难的例子。为了解决这个问题，我们定义了焦损失。...Focal Loss的定义 理论定义:Focal Loss可以看作是一个损失函数，它使容易分类的样本权重降低，而对难分类的样本权重增加。
对于二分类模型，我们总希望模型能够给正样本输出1，负样本输出0，但限于模型的拟合能力等问题，一般来说做不到这一点。而事实上在预测中，我们也是认为大于0.5的就是正样本了，小于0.5的就是负样本。...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，所以下面我们首先以二分类的损失函数为例，并且设m=0.5（为什么Kaiming大神不是NLPer......）...二分类问题的标准loss是交叉熵 L_{ce} = -y\log \hat{y} - (1-y)\log(1-\hat{y})=\left\{\begin{aligned}&-\log(\hat{y})...),\,\text{当}y=1\\ &-\sigma(Kx)\log\sigma(-x),\,\text{当}y=0\end{aligned}\right. ---- 以上仅仅只是我们根据已知内容推导的二分类交叉熵损失...对于一般的分类问题，开始时先使用正常的CrossEntropyLoss，训练一段时间，确保网络的权重更新到一定的时候再更换为Focal Loss 初始化参数 有一个非常小的细节，对于分类问题，我们一般会在最后通过一个
首先来看一下损失函数的形式： Softmax分类器目标是最小化待测类的概率与它真正属性之间的交叉熵。其中，交叉熵希望预测分布全部集中在正确答案上。...这种方法有一个很好的特点就是我们能够 解释在完整损失函数中的正则化项R(W)来自一个高斯先验权重矩阵W，在这个权重矩阵中，我们正在执行最大后验(MAP)估计，这里选用log函数的原理是交叉熵，想要深究的读者可以参考...五、交叉熵 （摘自交叉熵在机器学习中的作用） 简单概括为：将神经网络分类问题概括为单分类问题和多分类问题：（举例） 单分类问题：继续沿用文章开头例子，假设目标类型为三个，分别为猫，狗和船。...在神经网络中 ，极大似然估计求得的目标参数值是权重矩阵W，类条件概率为（与交叉熵对应起来）： 求解极大似然函数步骤： ML估计：求使得出现该组样本的概率最大的θ值。...Softmax分类器从不完全满意它生成的分数:正确的类总是有更高的概率，而错误的类总是有更低的概率，损失总是更好。
它通过修改标准的交叉熵函数，比如可以降低对识别很好的样本的权重，这样它会专注于训练少量困难样本，而不会被大量简单的样本所干扰。...首先，标准的交叉熵函数公式如下： 其中 y 表示样本的真实标签，这里用二分类举例，所以 y 的取值就是 1 或者 -1，而 p 是模型预测的概率，取值范围是 [0,1]，然后 是： ?...在实际应用中，会结合平衡交叉熵，得到的 focal loss 如下所示，这样既可以调整正负样本的权重，又可以控制难易分类样本的权重： ?...对于这个问题，作者在初期训练中为少数类（即前景）的模型评估 引入了一个 prior 的概念，并用 表示它，然后将其设置为比较小的数值，实验表明无论是使用交叉熵还是 focal loss，在面对严重的类别不平衡的问题时...2.4 Class Imbalance and Two-stage Detectors 两阶段的检测算法一般都是使用标准的交叉熵函数，很少使用平衡的交叉熵或者 focal loss，它们处理类别不平衡问题主要是依靠两个机制
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