交叉熵损失函数 python实现源码 focal_loss.py 实际工程项目所用，可供学习参考！

通过python脚本构造focal loss曲线；焦点损失函数是重加权的一个典型代表，被广泛应用于目标检测和语义分割。

混频因素模型 matlab代码用于实时视觉跟踪的具有铰链损失的 Siamese 网络 介绍 Siamese 网络因其平衡的效率、准确性和速度而在视觉跟踪领域非常受欢迎。 但是，这些跟踪器中使用的骨干网络仍然是经典的 AlexNet，它没有捕获现代深度神经网络的功能。 我们通过以下方式提高全卷积孪生跟踪器性能的建议： 使用 Hinge 损失函数提高 SiamDW 实现的性能 主要结果 结果基于 CIRResNet22​​-RPN 模型，使用更简单的损失函数（逻辑损失），而不是我们的铰链损失函数 VOT 和 OTB 的主要结果 楷模 VOT16 VOT17 VOT18 物流损失 0.331 0.376 0.294 铰链损失（我们的） 0.312 0.318 0.322 焦点损失（我们的） --- --- --- 环境 初始环境：GPU：NVIDIA .GTX 1050 高级环境：代码使用 Ryzen 5 1600x 6 core 12 thread CPU @ 4.20GHz RAM：16GB GPU：NVIDIA .RTX2060 训练 数据准备 有预处理的数据集VID 、 YTB 、

焦点损失 多类分类的焦点损失

lightgbm（xgboost）中的焦点损失和标签平滑，用于多类 此损失函数包含焦点损失[1]和标签平滑[2]，现在仅支持lightgbm用于多类（类> 3，它将在以后支持xgboost和二进制类问题） 标签平滑 平滑值表示ε的值： 焦点损失 其中alpha，gamma是焦距损失的参数，为： alpha用于不平衡样本，gamma用于难以学习的样本，在多类问题中，alpha似乎毫无用处。 用法： 1.导入损失函数库 import lightgbm as lgb import lossfunction as lf import numpy as np 2.初始化损失函数 focal_loss_lgb = lf.ComplexLoss(gamma = 0.5) param_dist= {'objective':focal_loss_lgb.focal_loss} param_dist['nu

Focal Loss的Pytorch实现及测试完整代码，适合深度学习，计算机视觉的人群