focal-loss-keras：在Keras中实现二元与分类焦点损失
5星
- 浏览量: 0
- 大小:None
- 文件类型：None
简介：
Focal-Loss-Keras是基于Keras框架开发的一个项目，专注于实现用于处理类别不平衡问题的二元及多类焦点损失函数。
焦点损失通过降低分类良好的样本的权重来实现其效果，从而在训练过程中更加侧重于难以分类的数据点。在实际应用中，尤其是在数据不平衡的情况下，多数类别的数据量通常较大且容易被快速准确地分类。为了确保少数类别也能获得较高的准确性，我们可以利用焦点损失，在训练过程中的相对权重上给予它们更多的关注。
焦点损失可以在Keras中作为自定义的损失函数轻松实现，并可以通过以下方式在模型编译时进行应用：
对于二元分类问题：
```python
model.compile(loss=[binary_focal_loss(alpha=0.25, gamma=2)], metrics=[accuracy], optimizer=adam)
```
对于多类分类问题：
```python
model.compile(loss=[categorical_focal_loss(alpha=[[0.25, 0.25, 0.25]], gamma=2)], metrics=[accuracy], optimizer=adam)
```
全部评论 (0)
还没有任何评论哟~
