我查阅资料,发现可以使用focal loss来解决,但是pytorch自带的包里没有这个函数,目前我使用的是交叉熵损失函数,如何将这个损失函数换成focal loss呢?
focal loss在网上的多分类代码很多,但我就是不会替换,怎么换呢?
或者不用focal loss,其他的损失函数也行,只要能解决难易样本带来的识别问题就行
我查阅资料,发现可以使用focal loss来解决,但是pytorch自带的包里没有这个函数,目前我使用的是交叉熵损失函数,如何将这个损失函数换成focal loss呢?
来自kaggle上面的这个实现 可以直接用
class FocalLoss(nn.Module):
def __init__(self, alpha=1, gamma=2, logits=False, reduce=True):
super(FocalLoss, self).__init__()
self.alpha = alpha
self.gamma = gamma
self.logits = logits
self.reduce = reduce
def forward(self, inputs, targets):
if self.logits:
BCE_loss = F.binary_cross_entropy_with_logits(inputs, targets, reduce=False)
else:
BCE_loss = F.binary_cross_entropy(inputs, targets, reduce=False)
pt = torch.exp(-BCE_loss)
F_loss = self.alpha * (1-pt)**self.gamma * BCE_loss
if self.reduce:
return torch.mean(F_loss)
else:
return F_loss