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该损失函数降低了大量简单负样本在训练中所占的权重，也可理解为一种困难样本挖掘。（2）损失函数形式Focalloss是在交叉熵损失函数基础上进行的修改，首先回顾二分类交叉熵损失：是经过激活函数的输出，所以在0-1之间。
焦点损失函数FocalLoss（2017年何凯明大佬的论文）被提出用于密集物体检测任务。它可以训练高精度的密集物体探测器，哪怕前景和背景之间比例为1：1000（译者注：facalloss就是为了解决目标检测中类别样本比例严重失衡的问题）。
loss函数之MultiMarginLoss,MultiLabelMarginLossMultiMarginLoss多分类合页损失函数（hingeloss），对于一个样本不是考虑样本输出与真实类别之间的误差，而是考虑对应真实类别与其他类…
最近正好做了个关于这方面的比赛，看了些这方面的论文：基础的损失函数BCE（Binarycrossentropy）：就是将最后分类层的每个输出节点使用sigmoid激活函数激活，然后对每个输出节点和对应的标签计算交叉熵损失函数，具体图示如下所示：
方法介绍损失函数多标签文本分类中，二值交叉熵（BinaryCrossEntropy,BCE）是较常用的损失函数(Bengioetal.,2013)。原始的BCE容易被大量头部标签或负样本干扰。近年来，一些新的损失函数通过调节BCE的权重，实现了模型训练过程的相对平衡。
这种损失函数被称为softDiceloss，这是因为我们直接使用预测出的概率，而不是使用阈值将其转换成一个二进制掩码。Diceloss是针对前景比例太小的问题提出的，dice系数源于二分类，本质上是衡量两个样…
EMNLP2021|罗氏和博阿齐奇大学研究合作团队提出：多标签文本分类中长尾分布的平衡策略.导语：平衡损失函数为多标签文本分类的应用提供了一个...
一般来说，在处理常规的多分类问题时，我们会在模型的最后用一个全连接层输出每个类的分数，然后用softmax激活并用交叉熵作为损失函数。在这篇文章里，我们尝试将“softmax+交叉熵”方案推广到多标签分类场景，希望能得到用于多标签分类任务的、不需要特别调整类权重和阈值的loss。
方法介绍损失函数多标签文本分类中，二值交叉熵（BinaryCrossEntropy,BCE）是较常用的损失函数(Bengioetal.,2013)。原始的BCE容易被大量头部标签或负样本干扰。近年来，一些新的损失函数通过调节BCE的权重，实现了模型训练过程的相对平衡。
先来看一看OOD经典的问题建模，考虑一个多分类问题。用表示可见的训练集，以及所有集合。表示输入-标签组，OOD泛化问题就是要找一个分类器来最小化worst-domainloss：这里的是假设空间，是损失函数。同样可以分解为，即分类器和特征提取
该损失函数降低了大量简单负样本在训练中所占的权重，也可理解为一种困难样本挖掘。（2）损失函数形式Focalloss是在交叉熵损失函数基础上进行的修改，首先回顾二分类交叉熵损失：是经过激活函数的输出，所以在0-1之间。
焦点损失函数FocalLoss（2017年何凯明大佬的论文）被提出用于密集物体检测任务。它可以训练高精度的密集物体探测器，哪怕前景和背景之间比例为1：1000（译者注：facalloss就是为了解决目标检测中类别样本比例严重失衡的问题）。
loss函数之MultiMarginLoss,MultiLabelMarginLossMultiMarginLoss多分类合页损失函数（hingeloss），对于一个样本不是考虑样本输出与真实类别之间的误差，而是考虑对应真实类别与其他类…
最近正好做了个关于这方面的比赛，看了些这方面的论文：基础的损失函数BCE（Binarycrossentropy）：就是将最后分类层的每个输出节点使用sigmoid激活函数激活，然后对每个输出节点和对应的标签计算交叉熵损失函数，具体图示如下所示：
方法介绍损失函数多标签文本分类中，二值交叉熵（BinaryCrossEntropy,BCE）是较常用的损失函数(Bengioetal.,2013)。原始的BCE容易被大量头部标签或负样本干扰。近年来，一些新的损失函数通过调节BCE的权重，实现了模型训练过程的相对平衡。
这种损失函数被称为softDiceloss，这是因为我们直接使用预测出的概率，而不是使用阈值将其转换成一个二进制掩码。Diceloss是针对前景比例太小的问题提出的，dice系数源于二分类，本质上是衡量两个样…
EMNLP2021|罗氏和博阿齐奇大学研究合作团队提出：多标签文本分类中长尾分布的平衡策略.导语：平衡损失函数为多标签文本分类的应用提供了一个...
一般来说，在处理常规的多分类问题时，我们会在模型的最后用一个全连接层输出每个类的分数，然后用softmax激活并用交叉熵作为损失函数。在这篇文章里，我们尝试将“softmax+交叉熵”方案推广到多标签分类场景，希望能得到用于多标签分类任务的、不需要特别调整类权重和阈值的loss。
方法介绍损失函数多标签文本分类中，二值交叉熵（BinaryCrossEntropy,BCE）是较常用的损失函数(Bengioetal.,2013)。原始的BCE容易被大量头部标签或负样本干扰。近年来，一些新的损失函数通过调节BCE的权重，实现了模型训练过程的相对平衡。
先来看一看OOD经典的问题建模，考虑一个多分类问题。用表示可见的训练集，以及所有集合。表示输入-标签组，OOD泛化问题就是要找一个分类器来最小化worst-domainloss：这里的是假设空间，是损失函数。同样可以分解为，即分类器和特征提取
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