这篇文章将为大家详细讲解有关Tensorflow中FocalLoss函数如何使用,文章内容质量较高,因此小编分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
1、FocalLoss介绍
FocalLoss是在交叉熵函数的基础上进行的改进,改进的地方主要在两个地方
(1)、改进第一点如下公式所示。
首先在原有交叉熵函数基础上加了一个权重因子,其中gamma>0,使得更关注于困难的、错分的样本。比如:若 gamma = 2,对于正类样本来说,如果预测结果为0.97,那么肯定是易分类的样本,权重值为0.0009,损失函数值就会很小了;对于正类样本来说,如果预测结果为0.3,那么肯定是难分类的样本,权重值为0.49,其损失函数值相对就会很大;对于负类样本来说,如果预测结果为0.8,那么肯定是难分类的样本,权重值为0.64,其损失函数值相对就会很大;对于负类样本来说,如果预测结果为0.1,那么肯定是易分类的样本,权重值为0.01,其损失函数值就会很小。而对于预测概率为0.5时,损失函数值只减少了0.25倍,所以FocalLoss减少了简单样本的影响从而更加关注于难以区分的样本。
(2)、改进第二点如下公式所示。
下面将简单推导一下FocalLoss函数在二分类时的函数表达式。
FocalLoss函数可以表示如下公式所示:
3、FocalLoss代码实现
按照上面导出的表达式FocalLoss的伪代码可以表示为:
从这里可以看到1-y_pred项可能为0或1,这会导致log函数值出现NAN现象,所以好需要对y_pred项进行固定范围值的截断操作。最后在TensorFlow1.8下实现了该函数。
import tensorflow as tf
def focal_loss(y_true, y_pred, alpha=0.25, gamma=2):
epsilon = 1e-5
y_pred = tf.clip_by_value(y_pred, epsilon, 1 - epsilon)
logits = tf.log(y_pred / (1 - y_pred))
weight_a = alpha * tf.pow((1 - y_pred), gamma) * y_true
weight_b = (1 - alpha) * tf.pow(y_pred, gamma) * (1 - y_true)
loss = tf.log1p(tf.exp(-logits)) * (weight_a + weight_b) + logits * weight_b
return tf.reduce_mean(loss)
关于Tensorflow中FocalLoss函数如何使用就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。
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