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mindspore.nn.FocalLoss
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.. py:class:: mindspore.nn.FocalLoss(weight=None, gamma=2.0, reduction='mean')
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FocalLoss函数。
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解决了类别不平衡的问题。
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FocalLoss函数在论文 `Focal Loss for Dense Object Detection <https://arxiv.org/pdf/1708.02002.pdf>`_ 中提出，提高了图像目标检测的效果。
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函数如下：
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.. math::
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FL(p_t) = -(1-p_t)^\gamma log(p_t)
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**参数：**
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- **gamma** (float) - gamma用于调整Focal Loss的权重曲线的陡峭程度。默认值：2.0。
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- **weight** (Union[Tensor, None]) - Focal Loss的权重，维度为1。如果为None，则不使用权重。默认值：None。
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- **reduction** (str) - loss的计算方式。取值为"mean"，"sum"，或"none"。默认值："mean"。
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**输入：**
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- **logits** (Tensor) - shape为 :math:`(N, C)` 、 :math:`(N, C, H)` 、或 :math:`(N, C, H, W)` 的Tensor，其中 :math:`C` 是分类的数量，值大于1。如果shape为 :math:`(N, C, H, W)` 或 :math:`(N, C, H)` ，则 :math:`H` 或 :math:`H` 和 :math:`W` 的乘积应与 `labels` 的相同。
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- **labels** (Tensor) - shape为 :math:`(N, C)` 、 :math:`(N, C, H)` 、或 :math:`(N, C, H, W)` 的Tensor， :math:`C` 的值为1，或者与 `logits` 的 :math:`C` 相同。如果 :math:`C` 不为1，则shape应与 `logits` 的shape相同，其中 :math:`C` 是分类的数量。如果shape为 :math:`(N, C, H, W)` 或 :math:`(N, C, H)` ，则 :math:`H` 或 :math:`H` 和 :math:`W` 的乘积应与 `logits` 相同。
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**输出：**
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Tensor或Scalar，如果 `reduction` 为"none"，其shape与 `logits` 相同。否则，将返回Scalar。
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**异常：**
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- **TypeError** - `gamma` 的数据类型不是float。
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- **TypeError** - `weight` 不是Tensor。
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- **ValueError** - `labels` 维度与 `logits` 不同。
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- **ValueError** - `labels` 通道不为1，且 `labels` 的shape与 `logits` 不同。
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- **ValueError** - `reduction` 不为"mean"，"sum"，或"none"。 |