源代码是这样的，CE的损失函数，如何将它变成focal loss的呢？能变吗？求解啊
如何将CE损失函数变成focal loss 损失函数？
源代码是这样的，CE的损失函数，如何将它变成focal loss的呢？能变吗？求解啊
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- 2025-04-10 16:22文弱_书生的博客 Focal Loss是什么，和传统的交叉熵损失函数相比有什么区别？有有哪些特点？适用于哪些情景？
- 2022-01-24 20:45一颗小树x的博客 Focal loss 是一个在目标检测领域常用的损失函数，它是何凯明大佬在RetinaNet网络中提出的，解决了目标检测中正负样本极不平衡和 难分类样本学习的问题。 论文名称：Focal Loss for Dense Object Detection 目录...
- 2024-05-08 20:12pythonSuperman的博客 损失损失函数Focal Loss的引入主要是为了解决one-stage目标检测中正负样本数量极不平衡问题。那么什么是正负样本不平衡（Class Imbalance）呢？在一张图像中能够匹配到目标的候选框（正样本）个数一般只有十几个或几...
- 2020-11-24 05:23weixin_39517199的博客 1. CE Loss的定义假设概率分布p为期望输出，概率分布q为实际输出，H(p,q)为交叉熵，则： 当 时，交叉熵取得最小值，因此可以利用交叉熵比较一个分布与另一个分布的吻合情况。交叉熵接近于熵， 便是针对 更好的逼近，...
- 2021-12-08 08:25BigHao688的博客 什么是损失函数？ 1、什么是损失呢？ 在机器学习模型中，对于每一个样本的预测值与真实值的差称为损失。 2、什么是损失函数呢？ 显而易见，是一个用来计算损失的函数。它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f...
- 2025-05-22 14:37浩瀚之水_csdn的博客 Focal Loss 是一种专门针对类别不平衡（Class Imbalance）问题设计的损失函数，由何恺明团队在2017年提出，主要用于目标检测（如RetinaNet）和分类任务中。其核心思想是通过调整损失权重，降低易分类样本的贡献...
- 2023-07-10 18:41chen_znn的博客 常用分类损失函数总结
- 2024-05-15 19:01知来者逆的博客 在深度学习的目标检测领域，损失函数扮演着至关重要的角色，它们不仅衡量模型预测与实际标注之间的差异，还引导模型参数的优化方向。SIoU (Shape-Aware IoU) 损失是一种用于边界框回归的先进损失函数，它综合考虑了...
- 2025-09-09 17:53AI规划师-南木的博客 例：医疗影像分割中，肿瘤区域仅占图像的5%，用CrossEntropyLoss会导致模型“忽略肿瘤，只预测正常组织”，此时必须改用Dice Loss等对小目标更敏感的损失函数。虽然PyTorch有内置函数，但自定义实现能帮我们理解底层...
- 2024-08-20 11:18zjdwindows的博客 Dice loss 来自文献[1]，是从推广得到的损失函数。Dice 系数是一种集合相似度度量函数，是从区域角度衡量两个集合的相似度。（CE Loss是 从概率分布角度）Dice 系数值域为 [0, 1] ，两个集合完全重叠时为1， 完全不...
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