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
mysql中的 +号 和 CONCAT(str1,str2,...)
查看>>
Mysql中的 IFNULL 函数的详解
查看>>
mysql中的collate关键字是什么意思?
查看>>
MySql中的concat()相关函数
查看>>
mysql中的concat函数,concat_ws函数,concat_group函数之间的区别
查看>>
MySQL中的count函数
查看>>
MySQL中的DB、DBMS、SQL
查看>>
MySQL中的DECIMAL类型:MYSQL_TYPE_DECIMAL与MYSQL_TYPE_NEWDECIMAL详解
查看>>
MySQL中的GROUP_CONCAT()函数详解与实战应用
查看>>
MySQL中的IO问题分析与优化
查看>>
MySQL中的ON DUPLICATE KEY UPDATE详解与应用
查看>>
mysql中的rbs,SharePoint RBS:即使启用了RBS,内容数据库也在不断增长
查看>>
mysql中的undo log、redo log 、binlog大致概要
查看>>
Mysql中的using
查看>>
MySQL中的关键字深入比较:UNION vs UNION ALL
查看>>
mysql中的四大运算符种类汇总20多项,用了三天三夜来整理的,还不赶快收藏
查看>>
mysql中的字段如何选择合适的数据类型呢?
查看>>
MySQL中的字符集陷阱:为何避免使用UTF-8
查看>>
mysql中的数据导入与导出
查看>>
MySQL中的时间函数
查看>>