博客
关于我
focal loss
阅读量:742 次
发布时间:2019-03-21

本文共 666 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

# 焦散损失计算# 定义焦散系数focal_alpha = 0.25gamma = 2# 创建焦散因子alpha_factor = K.ones_like(object_mask) * focal_alpha# 根据mask值调整alpha因子alpha_factor = tf.where(K.equal(object_mask, 1), alpha_factor, 1 - alpha_factor)# 定义焦散权重focal_weight = tf.where(K.equal(object_mask, 1),                         1 - raw_pred[..., 4:5],                         raw_pred[..., 4:5])# 计算最终的焦散权重focal_weight = alpha_factor * (focal_weight ** gamma)# 计算置信度损失confidence_loss = focal_weight * K.binary_crossentropy(object_mask, raw_pred[..., 4:5], from_logits=True)

以上代码段实现了焦散损失的计算逻辑,其主要用于深度学习模型中,尤其是在分类任务中以提高主分类的鲁棒性。代码中使用了TensorFlow/Keras中的backend和操作如tf.where来实现对mask和预测结果的条件判断,从而动态地计算出各个样本的焦散权重和置信度损失。

转载地址:http://piggz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
Moment.js常见用法总结
查看>>
MongoDB出现Error parsing command line: unrecognised option ‘--fork‘ 的解决方法
查看>>
mxGraph改变图形大小重置overlay位置
查看>>
MongoDB学习笔记(8)--索引及优化索引
查看>>
MQTT工作笔记0009---订阅主题和订阅确认
查看>>
ms sql server 2008 sp2更新异常
查看>>
MS UC 2013-0-Prepare Tool
查看>>
msbuild发布web应用程序
查看>>
MSB与LSB
查看>>
MSCRM调用外部JS文件
查看>>
MSCRM调用外部JS文件
查看>>
MSEdgeDriver (Chromium) 不适用于版本 >= 79.0.313 (Canary)
查看>>
MsEdgeTTS开源项目使用教程
查看>>
msf
查看>>
MSSQL数据库查询优化(一)
查看>>
MSSQL日期格式转换函数(使用CONVERT)
查看>>
MSTP多生成树协议(第二课)
查看>>
MSTP是什么?有哪些专有名词?
查看>>
Mstsc 远程桌面链接 And 网络映射
查看>>
Myeclipse常用快捷键
查看>>