focal loss 与其他损失函数的区别,感知损失函数

focal loss 与其他损失函数的区别,感知损失函数

由于分类损失和定位损失在不同阶段的贡献不同，因此选择损失中的两个参数需要根据不同的训练阶段进行改变。应用于不同的数据集时，参数的选择也不同。 也就是说，介绍了焦点损失的概述。焦点损失函数FocalLoss（何凯明于2017年发表的论文）是针对enseobjectdetectoring任务而提出的。 当然，在目标检测中，可能有1000类待检测的物体，但你要识别的物体只有

损失函数（LossFunction）分为经验风险损失函数和结构风险损失函数。经验风险损失函数反映了预测结果与实际结果之间的差异。结构风险损失函数是经验风险损失函数加上损失函数。 用于模型的训练阶段。 每一批训练数据输入模型后，通过前向传播输出预测值，然后损失函数计算预测值与真实值之间的差值，即损失值。 得到loss值后，模型进行反向

焦点损失可以自适应地改变损失函数中难分类样本和易分类样本的权重，可以解决严重的样本不平衡问题，并且不需要计算复杂的权重映射，让模型更好地捕捉信号特征。 。 2.5心电信号分类算法流程Focalloss损失函数FocalLossis的引入主要是为了解决**难易样本数量不平衡***的问题（注意它不同于正负样本数量不平衡）。实际可以使用的范围非常广泛。 本文的

损失函数用于估计模型的预测值f(x)与真实值Y之间的不一致程度。它是非负实值函数，通常用L(Y,f(x))表示。 损失函数越小，模型的鲁棒性越好。 损失函数是经验风格的。FocalLossis是在标准交叉熵损失函数的基础上修改的。该函数可以减少易分类样本的权重，使模型在训练时能够更多地关注难分类样本：将正负样本调整为不平衡方法：引入权重系数；调整

与平衡交叉熵相比，焦点损失试图解决样本不平衡带来的模型训练问题。后者从样本分布的角度在损失函数中加入权重因子。前者从样本分类的难度出发，使损失聚焦于不同阶段分类损失和定位损失的贡献不同，需要根据不同的训练改变选择损失中的两个参数应用于不同的数据集时，参数的选择也不同。 也就是说，引入了额外的超参数。 3F