sigmoid_focal_loss

    • sigmoid_focal_loss(x, label, fg_num, gamma=2, alpha=0.25)[源代码]

    Focal Loss的计算过程如下：

    sigmoid_focal_loss - 图2

      • x (Variable) – 维度为 的2-D Tensor，表示全部样本的分类预测值。其中，第一维N是批量内参与训练的样本数量，例如在目标检测中，样本为框级别，N为批量内所有图像的正负样本的数量总和；在图像分类中，样本为图像级别，N为批量内的图像数量总和。第二维:math:C 是类别数量（ 不包括背景类 ）。数据类型为float32或float64。
      • fg_num (Variable) – 维度为 sigmoid_focal_loss - 图6 的1-D Tensor，表示批量内正样本的数量，需在进入此OP前获取正样本的数量。数据类型为int32。
      • gamma (float) – 用于平衡易分样本和难分样本的超参数， 默认值设置为2.0。

    返回： 输入x中每个元素的Focal loss，即维度为

    返回类型： 变量（Variable），数据类型为float32或float64。

    代码示例