wordpress改模板,辛集seo网站优化公司,网络设计公司有哪些,免流网站开发目录 3. 焦点损失（Focal Loss）3.1. 平衡交叉熵3.2. 焦点损失定义3.3. 类别不平衡与模型初始化3.4. 类别不平衡与两阶段检测器4. RetinaNet 检测器。4.1. 推理与训练。3. 焦点损失（Focal Loss）
焦点损失（Focal Loss）旨在解决单阶段目标检测场景中训练时前景和背景类别之间… 目录 3. 焦点损失（Focal Loss）3.1. 平衡交叉熵3.2. 焦点损失定义3.3. 类别不平衡与模型初始化3.4. 类别不平衡与两阶段检测器 4. RetinaNet 检测器。4.1. 推理与训练。 3. 焦点损失（Focal Loss）
焦点损失（Focal Loss）旨在解决单阶段目标检测场景中训练时前景和背景类别之间的极端不平衡问题（例如，1 : 1000）。我们从二元分类的交叉熵（CE）损失开始引入焦点损失： C E ( p , y ) = { −
