Tensorflow中FocalLoss函數(shù)如何使用

這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)Tensorflow中FocalLoss函數(shù)如何使用，文章內(nèi)容質(zhì)量較高，因此小編分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后對相關(guān)知識有一定的了解。

1、FocalLoss介紹

FocalLoss是在交叉熵函數(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行的改進(jìn)，改進(jìn)的地方主要在兩個地方

（1）、改進(jìn)第一點如下公式所示。

首先在原有交叉熵函數(shù)基礎(chǔ)上加了一個權(quán)重因子，其中g(shù)amma>0，使得更關(guān)注于困難的、錯分的樣本。比如：若 gamma = 2，對于正類樣本來說，如果預(yù)測結(jié)果為0.97，那么肯定是易分類的樣本，權(quán)重值為0.0009，損失函數(shù)值就會很小了；對于正類樣本來說，如果預(yù)測結(jié)果為0.3，那么肯定是難分類的樣本，權(quán)重值為0.49，其損失函數(shù)值相對就會很大；對于負(fù)類樣本來說，如果預(yù)測結(jié)果為0.8，那么肯定是難分類的樣本，權(quán)重值為0.64，其損失函數(shù)值相對就會很大；對于負(fù)類樣本來說，如果預(yù)測結(jié)果為0.1，那么肯定是易分類的樣本，權(quán)重值為0.01，其損失函數(shù)值就會很小。而對于預(yù)測概率為0.5時，損失函數(shù)值只減少了0.25倍，所以FocalLoss減少了簡單樣本的影響從而更加關(guān)注于難以區(qū)分的樣本。

（2）、改進(jìn)第二點如下公式所示。

下面將簡單推導(dǎo)一下FocalLoss函數(shù)在二分類時的函數(shù)表達(dá)式。

FocalLoss函數(shù)可以表示如下公式所示：

3、FocalLoss代碼實現(xiàn)

按照上面導(dǎo)出的表達(dá)式FocalLoss的偽代碼可以表示為：

從這里可以看到1-y_pred項可能為0或1，這會導(dǎo)致log函數(shù)值出現(xiàn)NAN現(xiàn)象，所以好需要對y_pred項進(jìn)行固定范圍值的截斷操作。最后在TensorFlow1.8下實現(xiàn)了該函數(shù)。

import tensorflow as tf
def focal_loss(y_true, y_pred, alpha=0.25, gamma=2):    epsilon = 1e-5    y_pred = tf.clip_by_value(y_pred, epsilon, 1 - epsilon)    logits = tf.log(y_pred / (1 - y_pred))    weight_a = alpha * tf.pow((1 - y_pred), gamma) * y_true    weight_b = (1 - alpha) * tf.pow(y_pred, gamma) * (1 - y_true)    loss = tf.log1p(tf.exp(-logits)) * (weight_a + weight_b) + logits * weight_b    return tf.reduce_mean(loss)

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