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使用分类交叉熵的类权重有问题

是指在进行分类任务时，使用了分类交叉熵作为损失函数，并对不同类别的样本赋予了不同的权重，但这种权重设置存在问题。

分类交叉熵是一种常用的损失函数，用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。在某些情况下，不同类别的样本可能具有不同的重要性，因此可以通过设置类权重来调整模型对不同类别的关注程度。然而，如果类权重设置不当，可能会导致模型训练出现问题。

问题可能出现在以下几个方面：

权重设置不合理：如果对某些类别赋予过高的权重，模型可能会过度关注这些类别，导致其他类别的预测效果较差。反之，如果对某些类别赋予过低的权重，模型可能会忽略这些类别，导致对这些类别的预测效果较差。
样本不平衡问题：在实际应用中，不同类别的样本数量可能存在不平衡情况。如果在样本不平衡的情况下，直接使用类权重进行训练，可能会导致模型过度拟合少数类别，而忽略多数类别。
未考虑样本特征：类权重的设置通常是基于类别的先验知识或经验，但未考虑样本本身的特征。不同样本可能在特征上存在差异，而仅仅依靠类别权重进行调整可能无法充分利用这些特征信息。

针对这些问题，可以采取以下措施：

数据平衡处理：对于样本不平衡的情况，可以采取数据增强、欠采样、过采样等方法来平衡各类别样本的数量，以提高模型的泛化能力。
动态调整权重：可以根据模型在训练过程中的表现动态调整类权重。例如，可以根据模型在验证集上的表现来调整类权重，使得模型更加关注预测效果较差的类别。
结合样本特征：除了使用类别权重外，还可以考虑结合样本特征进行权重调整。例如，可以根据样本的重要性、难易程度等特征来调整类别权重，以更好地利用样本的信息。

总结起来，使用分类交叉熵的类权重需要谨慎设置，需要考虑数据平衡、动态调整权重和结合样本特征等因素，以提高模型的性能和泛化能力。

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相关搜索:如何使用model.predict进行分类交叉熵？pytorch:所有类的交叉熵之和如何计算Pytorch中二分类的交叉熵损失？多输出分类的类权重分类标签使用交叉熵损失，准确率不变|深度学习pytorch Tensorflow:令人难以置信的巨大稀疏分类交叉熵交叉依赖类的问题使用DNN分类的交叉验证多类分类交叉损失函数的Keras CNN Pytorch中单热点交叉熵损失的正确使用方法使用PyTorch的交叉熵损失函数是否需要One-Hot编码？在视频分类问题中寻找具有最大“权重”的帧是否有大量类的多类分类体系结构？为什么在TF2.0中，使用梯度带时，分类交叉熵损失相对于logits的梯度为0？尝试求解CartPole-v0的交叉熵方法中的神经网络输出问题如何使用另一列中的权重进行交叉表？使用类权重的网格搜索和XGBClassifier 角度插值问题(按类分类的属性)Quora问题对挑战，预测两个问题是否提出相同的问题，使用二进制交叉熵损失来评估预测当在'Keras‘分类中使用时，在'sklearn’库中计算类权重函数问题(Python 3.8，仅在VS代码中)

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深度学习基础知识（四）--损失函数小结

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。

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Focal Loss详解以及为什么能够提高处理不平衡数据分类的表现

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。

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使用度量学习进行特征嵌入：交叉熵和监督对比损失的效果对比

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。

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常用损失函数Loss和Python代码

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从loss的硬截断、软化到Focal Loss

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Focal Loss 论文详解

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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