文章目录
1 Focal Loss调参概述
2 实验
3 FocalLoss 对样本不平衡的权重调节和减低损失值
4 多分类 focal loss 以及 dice loss 的pytorch以及keras/tf实现4.1 pytorch 下的多分类 focal loss 以及 dice loss实现4.2 keras/tf 下的多分类 focal loss 以及 dice loss实现

1 Focal Loss调参概述

有两个参数可调, alpha和gamma.

alpha是控制类别不平衡的.

gamma是控制难易样本的.

一般都是调alpha, gamma自己没调过,有大佬调过的可以发表一下见解.

alpha越大,recall会越高,precision会越低.

当alpha增大时,比如说增大到1, 以一个检测的二分类为背景, 这时候focal loss就不会包含负样本的loss了, 想要focal loss最小我只要全预测为正即可, 这时候自然recall就会100%, precision也会降低.

当alpha减小,比如减小到0, 这时候focal loss中只有负样本的loss, 那只要网络对所有样本

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