Focal Loss简介在处理类别不平衡问题时，常规的交叉熵损失函数对于大量的易分类样本会产生较大的损失，从而使模型主要关注于难分类的样本。...总结： Focal Loss是一种用于解决类别不平衡问题的损失函数，在目标检测和图像分割等任务中具有很好的效果。...Focal Loss是一种用于解决类别不平衡问题的损失函数。它在处理类别不平衡数据时相较于传统的交叉熵损失函数具有一些优势，但也存在一些缺点。...通过为少数类别分配较高的权重，可以平衡样本不平衡问题。在交叉熵损失函数中，可以通过设置权重来实现。...综上所述，虽然Focal Loss在解决类别不平衡问题上具有一定的优势，但也存在一些缺点。在实际应用中，我们应该根据具体问题和数据集的特点，选择合适的损失函数或组合多种方法来处理类别不平衡问题。
训练深度学习神经网络时如何选择损失函数 如何配置神经网络的层数和节点数 如何使用节点和层控制神经网络模型容量 如何使用批量大小控制神经网络训练的稳定性 如何在 Keras 中创建深度学习模型的装袋集成...训练深度学习神经网络时如何配置学习率 用于训练深度学习神经网络的损失和损失函数 如何在 Keras 开发深度学习模型集成 神经网络诀窍（书评） 在 Keras 中集成神经网络模型权重（Polyak 平均...开发用于图像到图像转换的 CycleGAN 生成对抗性网络损失函数的温和介绍 如何从零开始开发 Wasserstein 生成对抗网络 如何在 Keras 中实现 GAN Hacks 来训练稳定模型 如何编写...不平衡分类的欠采样算法 不平衡分类的温和介绍 如何为不平衡分类配置 XGBoost Machine Learning Mastery 优化教程 用于函数优化的一维测试函数 用于函数优化的二维测试函数...针对机器学习问题的快速脏数据分析 如何在 Weka 中浏览回归机器学习项目 如何保存你的机器学习模型并在 Weka 中做出预测 Weka 中用于练习的标准机器学习数据集 Weka 中解决机器学习问题的模板
讲解PyTorch的MSE Loss和BCE Loss对比在深度学习中，损失函数是训练模型时非常重要的一部分。...PyTorch提供了许多损失函数，其中包括MSE Loss（均方误差损失）和BCE Loss（二分类交叉熵损失）。本篇文章将对这两种损失函数进行详细讲解和对比。...对于多类别分类任务，BCE Loss无法直接使用，需要进行适当的变形，比如使用多个二分类任务并进行组合，或者使用其他的损失函数如交叉熵损失（Cross Entropy Loss）。...类别不平衡问题：当训练数据中存在类别不平衡问题时，BCE Loss可能会导致模型偏向于多数类别，忽略少数类别。这是因为BCE Loss计算的是每个样本的损失，而不是基于类别来平衡损失。...Focal Loss是一种针对类别不平衡问题的损失函数，在BCE Loss的基础上引入了一个衰减因子，使得模型能够更好地处理类别不平衡问题。
深度学习基础5:交叉熵损失函数、MSE、CTC损失适用于字识别语音等序列问题、Balanced L1 Loss适用于目标检测1.交叉熵损失函数在物理学中，“熵”被用来表示热力学系统所呈现的无序程度。...那么对于数据 x而言，其实际类别分布概率 y和模型预测类别分布概率 $\hat{y}$的交叉熵损失函数定义为：$cross entryy=-y\times\log(\hat{y})$很显然，一个良好的神经网络要尽量保证对于每一个输入数据...于是，可将交叉熵作为损失函数来训练神经网络。...在分类损失函数中，p表示预测值，u表示真实值。$t_u$表示类别u的位置回归结果，v是位置回归目标。λ用于调整多任务损失权重。...从而可以在分类、整体定位及精确定位中实现更平衡的训练，Balanced L1 Loss的检测框回归损失如下：$L{loc}=\sum\limits{i\in x,y,w,h}L_b(t_i^u-v_i)
1.交叉熵损失函数 在物理学中，“熵”被用来表示热力学系统所呈现的无序程度。香农将这一概念引入信息论领域，提出了“信息熵”概念，通过对数函数来测量信息的不确定性。...那么对于数据 x而言，其实际类别分布概率 y和模型预测类别分布概率 \hat{y} 的交叉熵损失函数定义为： cross entryy=-y\times\log(\hat{y}) 很显然，一个良好的神经网络要尽量保证对于每一个输入数据...于是，可将交叉熵作为损失函数来训练神经网络。...在分类损失函数中，p表示预测值，u表示真实值。 t_u 表示类别u的位置回归结果，v是位置回归目标。λ用于调整多任务损失权重。...从而可以在分类、整体定位及精确定位中实现更平衡的训练，Balanced L1 Loss的检测框回归损失如下： L_{loc}=\sum\limits_{i\in x,y,w,h}L_b(t_i^u-v_i
鸢尾花数据集（csv） 鸢尾花数据集描述（csv） 鉴于它是一个多类分类，因此该模型在输出层中的每个类必须具有一个节点，并使用softmax激活函数。...因此，输出层具有单个节点，并使用默认或线性激活函数（无激活函数）。拟合模型时，均方误差（mse）损失最小。...深度学习模型的交叉熵损失学习曲线 如何保存和加载模型 训练和评估模型很棒，但是我们可能希望稍后使用模型而不必每次都对其进行重新训练。 这可以通过将模型保存到文件中，然后加载它并使用它进行预测来实现。...这可以通过使用模型上的save（）函数来保存模型来实现。稍后可以使用load_model（）函数加载它。 模型以H5格式（一种有效的阵列存储格式）保存。因此，您必须确保在工作站上安装了h5py库。...=32, verbose=0) 如何在适当的时间停止训练并尽早停止 神经网络具有挑战性。
然而，所有损失函数具有一个共同特性──它必须能以精确的数学表达式表示损失函数。...L1 损失（绝对误差）：用于回归任务 L2 损失（平方误差）：与 L1 类似，但对于异常值更加敏感 交叉熵误差：通常用于分类任务 Dice 损失 (IoU) ：用于分割任务 KL 散度：用于衡量两种分布之间的差异...譬如，论文《Focal Loss for Dense Object Detection》介绍了一种名为「Focal loss」的新型损失函数，用于解决单阶段目标检测模型的不平衡性。...显式损失函数的局限 前文所述的损失函数在分类、回归及图像分割等任务中的表现相当不错，而针对输出具有多模态分布的情况，则效果堪忧。 以黑白图片着色任务为例。 ? L2 损失函数的思考过程。...结论 通过传统损失函数与神经网络的集成，GAN 使将神经网络作为损失函数来训练另一神经网络成为可能。两个神经网络间的巧妙交互使得深度神经网络能够解决一些先前无法完成的任务（如生成逼真图像）。
鸢尾花数据集（csv） 鸢尾花数据集描述（csv） 鉴于它是一个多类分类，因此该模型在输出层中的每个类必须具有一个节点，并使用softmax激活函数。...深度学习模型的交叉熵损失学习曲线 如何保存和加载模型 训练和评估模型很棒，但是我们可能希望稍后使用模型而不必每次都对其进行重新训练。...这可以通过将模型保存到文件中，然后加载它并使用它进行预测来实现。 这可以通过使用模型上的save（）函数来保存模型来实现。稍后可以使用load_model（）函数加载它。...模型以H5格式（一种有效的阵列存储格式）保存。因此，您必须确保在工作站上安装了h5py库。...=32, verbose=0) 如何在适当的时间停止训练并尽早停止 神经网络具有挑战性。
在每个变量上使用幂变换可以减少概率分布的偏差，从而提高模型的性能。 我们可以看到两个类之间的示例分布有一些偏差，这意味着分类是不平衡的。这是不平衡数据。 有必要了解数据集不平衡的程度。...模型的输出是sigmoid激活后的二分类结果，我们将最小化二分类交叉熵损失函数。...二分类交叉熵损失函数 https://machinelearningmastery.com/how-to-choose-loss-functions-when-training-deep-learning-neural-networks...我们认为在原始数据上拟合模型可能是个好主意，但这是个重要的起点。 训练结束，我们将在测试集上评估模型表现，报告分类准确度。 最后，我们将绘制训练过程中的反映交叉熵损失的学习曲线。...事实上，这是个具有挑战的分类问题，74.5%的准确度结果已经不错了。
平衡偏差和方差：有效的损失函数有助于平衡模型偏差（过度简化）和方差（过度拟合），这对于模型泛化到新数据至关重要。...在探索损失函数、机器学习算法和神经网络中的学习过程的主题时，会出现经验风险最小化（ERM）的主题。ERM 是一种选择机器学习算法最佳参数的方法，可最大限度地降低经验风险。...因此，对误差进行平方（如MSE中所做的那样）有助于为较大的误差赋予更高的权重，从而使模型更加精确，具有更高价值的属性。...分类损失函数 二元交叉熵损失/对数损失 二元交叉熵损失 (BCE) 是分类模型的性能度量，它输出概率值通常在0到1之间的预测，该预测值对应于数据样本属于某个类或类别的可能性。...对于此类机器学习任务，机器学习模型的输出通常是一组概率，用于确定数据点作为特定标签的可能性。 交叉熵损失函数通常用于分类任务。
在训练神经网络时，使用带指数衰减的学习率设置、使用正则化来避免过拟合，以及使用滑动平均模型来使得最终的模型更加健壮。 类别不平衡问题 在很多情况下，可能会遇到数据不平衡问题。数据不平衡是什么意思呢？...虽然基本的图像分类任务，尤其是比赛趋近饱和，但是现实中的图像任务仍然有很多的困难和挑战。如类别不均衡的分类任务，类内方差非常大的细粒度分类任务，以及包含无穷负样本的分类任务。...为模型最后一层选择正确的激活函数和损失函数 分类问题常用损失函数–交叉熵损失 神经网络模型的效果以及优化的目标是通过损失函数(loss function)来定义的。...分类问题和回归问题是监督学习的两大种类。 交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离，它是分类问题中使用比较广泛的一种损失函数。..._averages = {} 使用神经网络模型总结 从神经网络模型结构的设计、损失函数的设计、神经网络模型的优化和神经网络进一步调优4个方面覆盖了设计和优化神经网络过程中可能遇到的主要问题。
深度学习方法 深度学习极大地简化了进行语义分割的工作流程，并且得到了非常好的分割结果。在本节中，我们将讨论用于训练这些深度学习方法的流行的模型架构和损失函数。 1....这种端到端的训练如上图所示。 2. 损失函数 和一般的分类器不同，语义分割必须选择不同的损失函数。下面是一些常用的语义分割损失函数。...焦点损失（Focal Loss） 《Focal Loss for Dense Object Detection》一文中介绍的焦点损失是对标准的交叉熵损失的一种改进，用于类别极度不平衡的情况。...让我们看看如下图所示的标准交叉熵损失方程（蓝色）。即使在我们的模型对像素的类的置信度很高的情况下（比如 80%），它也存在一定的损失值（这里大约是 0.3）。...Dice 损失 Dice 损失是另一种流行的损失函数，用于类极度不平衡的语义分割问题。
定义蒸馏模型中的教师网络NTN_{T} 和学生网络 Ns{，对学生网络的优化可以通过下列损失函数表示： ?...在图像分类任务中，深度神经网络在训练阶段利用交叉熵作为损失函数，监督分类网络生成与真实标签相同的结果，在多分类任务中，网络输出要接近一个one-hot向量，只有一个类别的概率为1，其余均为0。 ?...我们定义三个子损失来得到最终的损失函数。 交叉熵损失Lcross 如果G生成的图像与教师网络的训练数据分布相同，那么它们的输出也应该与训练数据具有相似的输出。...信息熵损失Linfo 为了简化深度神经网络的训练过程，每一类训练实例的数量通常是平衡的，以MNIST为例，有60000图片，被分为10类，每一类6000张。...总损失函数 基于上述三个子损失函数，我们可以得到最终的损失函数： ? 其中，α和 β是平衡三个任务的超参数，通过最小化上述函数，最优生成器G可以生成与之前用于训练教师网络的训练数据分布相似的图像。
本教程将向您展示如何在给定的高度不平衡的数据集的情况下，应用焦点损失函数来训练一个多分类模型。...焦点损失函数旨在通过降低内部加权（简单样本）来解决类别不平衡问题，这样即使简单样本的数量很大，但它们对总损失的贡献却很小。也就是说，该函数侧重于用困难样本稀疏的数据集来训练。...将 Focal Loss 应用于欺诈检测任务 为了演示，我们将会使用 Kaggle上的欺诈检测数据集 构建一个分类器，这个数据及具有极端的类不平衡问题，它包含总共6354407个正常样本和8213个欺诈案例...你可以在下面看到如何在Keras框架下自定义焦点损失函数focal loss 。 ? 焦点损失函数-模型 焦点损失函数focal loss 有两个可调的参数。...并通过一个具体的例子展示了如何在Keras 的 API 中定义 focal loss进而改善你的分类模型。 你可以在我的GitHub上找到这篇文章的完整源代码。
对神经网络的研究表明，网络的多样性是模型达到高性能的关键[2]，保持这种多样性的关键是：(1) 网络在前向传播过程中能够携带足够的信息；(2) 反向传播过程中，精确的梯度为网络优化提供了正确的信息。...二值神经网络的性能下降主要是由二值化的有限表示能力和离散性造成的，这导致了前向和反向传播的严重信息损失，模型的多样性急剧下降。...02 方法设计 高精度二值神经网络训练的瓶颈主要在于训练过程中严重的信息损失。前向sign函数和后向梯度逼近所造成的信息损失严重影响了二值神经网络的精度。...因此，在Libra-PB通过标准化和平衡操作获得标准化平衡权重，如图2所示，在Bernoulli分布下，由Libra-PB量化的参数具有最大的信息熵。...为了更好的保留反向传播中由损失函数导出的信息，平衡各训练阶段对于梯度的要求，EDE引入了一种渐进的两阶段近似梯度方法。 第一阶段：保留反向传播算法的更新能力。
此外，为了说明多样性的重要性，作者提出了一系列SkipNet模型，其体系结构增加了最后一层的唯一描述符的数量。实验表明，所提出的损失函数优于交叉熵损失。...作者强调通过简单修改取得了卓越的结果，该修改不是由于设计上的创新，而是由于网络与损失的结合。 2.2 损失函数 在许多任务中，最常见的目标函数选择是交叉熵。...然而，各种研究表明，旨在解决特定问题的损失函数的设计可以有显著的好处。 Focal loss提出对标准交叉熵进行重塑，以解决目标检测器在训练过程中遇到的前景-背景类不平衡的问题。...这样做是为了确保方差值中的异常值不会导致损失的大变化，也不会使模型不稳定。 此外，作者建议将关于缺乏唯一描述特征的知识注入优化过程中，为此，作者提出了新的损失函数，即Bias Loss。...在一个标准场景中有一个数据集 ，其中每个 ，神经网络 ，其中θ为模型参数。通常，训练的目的是通过最小化训练集的期望损失来学习模型。一般来说，分类问题的交叉熵损失为: ?
常见的有如，回归、分类、监督还是非监督学习、强化或生成、进化？聚类，二分类还是多分类，多分类是单标签还是多标签，确定问题类型可以有助于确定损失函数和模型架构、激活函数等。...要取得成功，就必须给出成功的定义：精度？准确率（precision）和召回率（recall）？客户保留率？衡量成功的指标将指引你选择损失函数，即要优化什么。它应该直接与你的目标（如业务成功）保持一致。...但首先你应该将数据格式化，使其可以输入到机器学习模型中（这里假设模型为深度神经网络）。...在 MNIST 数字分类的例子中，任何精度大于 0.1 的模型都可以说具有统计功效；在 IMDB 的例子中，任何精度大于 0.5 的模型都可以说具有统计功效。不过要注意的是，不一定总是能获得统计功效。...在实际应用中，具体的选择可能会因问题的特点、数据分布和算法选择等因素而有所不同。开发过拟合模型一旦得到了具有统计功效的模型，问题就变成了：模型是否足够强大？它是否具有足够多的层和参数来对问题进行建模？
二值神经网络的性能下降主要是由二值化的有限表示能力和离散性造成的，这导致了前向和反向传播的严重信息损失，模型的多样性急剧下降。...IR-Net提供了一个全新的角度来理解二值神经网络是如何运行的，并且具有很好的通用性，可以在标准的网络训练流程中进行优化。...2 方法设计 高精度二值神经网络训练的瓶颈主要在于训练过程中严重的信息损失。前向sign函数和后向梯度逼近所造成的信息损失严重影响了二值神经网络的精度。...因此，在Libra-PB通过标准化和平衡操作获得标准化平衡权重，如图2所示，在Bernoulli分布下，由Libra-PB量化的参数具有最大的信息熵。...为了更好的保留反向传播中由损失函数导出的信息，平衡各训练阶段对于梯度的要求，EDE引入了一种渐进的两阶段近似梯度方法。 第一阶段：保留反向传播算法的更新能力。
对神经网络的研究表明，网络的多样性是模型达到高性能的关键[2]，保持这种多样性的关键是：(1) 网络在前向传播过程中能够携带足够的信息；(2) 反向传播过程中，精确的梯度为网络优化提供了正确的信息。...二值神经网络的性能下降主要是由二值化的有限表示能力和离散性造成的，这导致了前向和反向传播的严重信息损失，模型的多样性急剧下降。...2 方法设计 高精度二值神经网络训练的瓶颈主要在于训练过程中严重的信息损失。前向sign函数和后向梯度逼近所造成的信息损失严重影响了二值神经网络的精度。...因此，在Libra-PB通过标准化和平衡操作获得标准化平衡权重\hat{W}_{std}，如图2所示， 在Bernoulli分布下，由Libra-PB量化的参数具有最大的信息熵。...为了更好的保留反向传播中由损失函数导出的信息，平衡各训练阶段对于梯度的要求，EDE引入了一种渐进的两阶段近似梯度方法。 第一阶段：保留反向传播算法的更新能力。
Cross Entropy loss损失函数，或负对数损失，衡量输出为0到1之间的概率值的分类模型的性能，常用于二分类和多分类问题中。交叉熵损失随着预测的概率值远离实际标签而增加。...对二分类，交叉熵损失的公式如下： 在多分类任务中，经常采用 softmax 激活函数+交叉熵损失函数，因为交叉熵描述了两个概率分布的差异，然而神经网络输出的是向量，并不是概率分布的形式。...对于多分类，交叉熵损失的公式如下： Focal Loss 损失函数 Focal loss 损失函数是为了解决 one-stage 目标检测中正负样本极度不平衡的问题，是一个密集目标检测的损失函数。...InfoNCE Loss是为了将N个样本分到K个类中，而不是NCE Loss的二分类或者交叉熵损失函数的完全分类。...Huber Loss 也是回归中使用的一种损失函数，它对数据中的异常值不如误差平方损失那么敏感。它具有对异常点不敏感和极小可微的特点，使得损失函数具有良好的性质。
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