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Focal Loss 示例

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Focal Loss公式:
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在后面的例子中,我们假定 y = 1 的样本中,有两个预测值分别为(0.8, 0.4)。显然,0.8 很容易分类,0.4 很难分类。

可以看出,Focal Loss 降低了容易分类(prt = 0.8)的样本的损失占比,将更多注意力放在难的、被错误分类的样本上(p_t = 0.4)。两个值的损失值差异从约 4 倍提升到了约 37 倍(注意,损失的绝对值两者都是降低的,但是训练比较的是相对值)。

预测值CE 损失(Cross Entropy Loss)Focal Loss(y = 2, at = 1)
0.80.22310.0089
0.40.91630.3299
两者对比4.1136.96

本质:让难分类的样本的损失和容易的样本的损失比更大,增加区分度

http://www.hkea.cn/news/120250/

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