焦距损失函数帮助

Question

我正在研究一个关系提取和分类问题。数据以文本文件的形式出现。数据不平衡。我想用焦距损失函数来解决数据中的类不平衡问题。我的问题是:是否可以利用焦距损失进行提取和分类任务，以提高准确率？焦距损失已经应用于目标检测任务和图像分类任务。链接在下面。我想将它用于文本分类任务。

https://shaoanlu.wordpress.com/2017/08/16/applying-focal-loss-on-cats-vs-dogs-classification-task/

http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2017/文件/Lin_焦距_损失_为_ICCV_2017年_paper.pdf

Answer 1

从用于密集目标检测的焦距损失文件中，焦距损失被定义为：

$$FL(p_t) =−(1−p_t)^γlog(p_t)$$

它是一个广义的损失函数的形成，可以直接实现对任何分类问题，包括文本分类。

焦距损失函数是针对1:1000训练不平衡问题而设计的。你的数据真的有那么多不平衡吗？如果没有，您可以使用更简单的方法(即重采样)。