focal loss不是可以针对复杂样本作有针对性的训练嘛，那么是不是越难的样本focal loss越关注，但是问题是有一些样本可能是噪声，太过于关注这些样本是不是会造成模型性能的下降呢？这是不是focal loss的一个缺点呢？
基于Focal loss在多分类问题上的一些想法
- 写回答
- 好问题 0 提建议
- 关注问题
分享- 邀请回答
-
0条回答 默认 最新
- 2023-04-14 17:52小 K 同学的博客 Focal loss
- 2018-01-14 16:13lanyuxuan100的博客 翻译|AI科技大本营（rgznai100） 参与 | 周翔，尚岩奇 ...2009年，在 IEEE 举办的 CVPR 大会上，还在微软亚研院(MSRA)实习的何恺明的第一篇论文“Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior”艳惊四座
- 2017-12-28 00:00PaperWeekly的博客 作者丨苏剑林单位丨广州火焰信息科技有限公司研究方向丨NLP，神经网络个人主页丨kexue.fm前言今天在 QQ 群里的讨论中看到了 Focal Loss，经搜索它是 Kaiming 大神团队在他们的论文 Focal Loss for Dense Object ...
- 2022-08-24 09:57樱花的浪漫的博客 迄今为止，精度最高的对象检测器是基于R-CNN推广的两阶段方法，其中分类器应用于候选对象位置的稀疏集。相比之下，应用于可能的物体位置的常规、密集采样的一期探测器具有更快、更简单的潜力，但迄今为止的精度落后...
- 2020-12-21 05:28weixin_39866646的博客 来自Microsoft的Sun Jian团队与现在Facebook的Ross/Kaiming团队在当前视觉目标分类、检测领域有着北乔峰、南慕容一般的独特地位。这两个实验室的文章多是行业里前进方向的提示牌。RetinaNet只是原来FPN网络...
- 2020-12-04 22:02weixin_39786534的博客 经过几十年的发展，文本分类在学术界已经是一个比较成熟的技术，目前自然语言处理(NLP)的研究热点已经不在文本分类上面。然而，作为内容安全检测的一个重要技术手段，文本分类在实际业务中还是有不少的挑战。首先，...
- 2026-01-02 02:30魑魅丶小鬼的博客 YOLOFuse通过双流架构实现RGB与红外图像的高效融合，结合Distribution Focal Loss提升小目标定位精度。系统支持多种融合策略，降低标注成本，预装Docker环境简化部署流程，在夜间监控等低光场景中表现出色，兼具实用...
- 2025-11-26 17:41TwoAI的博客 本文探讨了机器学习中数据不平衡问题的解决方案，重点介绍了SMOTE、ADASYN和Focal Loss三种方法。SMOTE通过线性插值生成合成样本扩充少数类，ADASYN则自适应地对边界样本进行重点扩充。Focal Loss通过修改损失函数，...
- 2022-08-24 18:01zenRRan的博客 每天给你送来NLP技术干货！干货作者：Sik-Ho Tsang来自：炼丹笔记本文综述了康奈尔大学、康奈尔科技、谷歌Brain和...使用每个类的有效样本数量来重新为每个类的Loss分配权重，效果优于RetinaNet中的Focal Loss...
- 2020-04-28 05:46深度学习设计与实现的博客 目录 摘要 深度学习算法实现 垃圾分类识别系统 ...随着我国经济的飞速发展，人民生活水平...人工智能技术的发展使得自动识别垃圾种类成为可能。但是，因为垃圾种类众多，所收集的垃圾数据集存在极大的平衡性。为...
- 2021-04-11 00:19ronghuaiyang的博客 点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”因公众号更改了推送规则，记得读完点“在看”~下次AI公园的新文章就能及时出现在您的订阅列表中作者：Sik-Ho Tsang编译：r...
- 2018-03-27 11:18AI产品观察局的博客 论文地址：https://arxiv.org/abs/1708.02002MXnet代码地址：https://github.com/miraclewkf/FocalLoss-MXNet知乎讨论：如何评价 Kaiming 的 Focal Loss for Dense Object Detection？记得查看；...
- 2021-08-20 09:26Jennifer_msn的博客 近年来，人们提出了多通道方法来提高PAD系统的鲁棒性。通常，只有有限数量的数据可用于附加通道，这限制了这些方法的有效性。在这项工作中，我们提出了一种新的PAD框架，它使用了RGB和深度通道，并引入了一种新的...
- 2025-11-28 22:44程序员威哥的博客 gamma设太大：一开始把k设成5，少数类gamma到6，结果模型过...忽略负样本的gamma：一开始只给正样本调gamma，负样本还用固定gamma，结果背景误检变多——后来改成正/负样本都按p_t调gamma，问题解决；没加beta平滑。
- 2021-03-31 11:53zhurui_xiaozhuzaizai的博客 LCM： label confusion matrix Label Confusion Learning to Enhance Text Classification Models. ...构造了一个插件——“Label Confusion Model(LCM)”，可以在模型训练的时候实时计算样本和标签间的关系，从而生.
- 2018-11-23 16:38balabala_201710的博客 Focal Loss和RetinaNetRetinaNetRetinaNet是什么Focal Loss 又是什么RetinaNet检测框架如何评价Focal Loss复现代码展望与想法 RetinaNet RetinaNet是2018年Facebook AI团队在目标检测领域的新的贡献。 RetinaNet...
- 2024-03-08 17:32风度78的博客 文章综述了康奈尔大学、康奈尔科技、谷歌Brain和Alphabet公司的基于有效样本数的类平衡损失(CB损失)。在文章中，设计了一种重新加权的方案，利用每个类的有效样本数来重新平衡损失，称为类别平衡损失。使用每个类的...
- 没有解决我的问题, 去提问
问题事件
系统已结题
10月29日
创建了问题
10月21日