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技术干货 | 基于MindSpore更好的理解Focal Loss

【本期推荐专题】物联网从业人员必读:华为云专家为你详细解读LiteOS各模块开发及其实现原理。 摘要:FocalLoss 的两个性质算是核心,其实就是用一个合适的函数去度量难分类和易分类样本对总的损失的贡献。 本文分享自华为云社区《技术干货 | 基于MindSpore更好的理解FocalLoss》,原文作者:chengxiaoli。 今天更新一下恺明大神的 Focal Loss,它是 Kaiming 大神团队在他们的论文 Focal Loss for Dense Object Detection 提出来的损失函数,利用它改善了图像物体检测的效果。ICCV2017RBG 和 Kaiming 大神的新作(arxiv.org/pdf/1708.02…)。 使用场景 最近一直在做人脸表情相关的方向,这个领域的 DataSet 数量不大,而且往往存在正负样本不均衡的问题。一般来说,解决正负样本数量不均衡问题有两个途径: 1. 设计采样策略,一般都是对数量少的样本进行重采样 2. 设计 Loss,一般都是对不同类别样本进行权重赋值 本文讲的是第二种策略中的 Focal Loss。 理论分析 论文分...

K8S系统环境初始化

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