sigmoid_focal_loss¶
- torchvision.ops.sigmoid_focal_loss(inputs: Tensor, targets: Tensor, alpha: float = 0.25, gamma: float = 2, reduction: str = 'none') Tensor[source]¶
RetinaNet 中用於密集檢測的損失函式: https://arxiv.org/abs/1708.02002。
- 引數:
inputs (Tensor) – 任意形狀的浮點張量。每個樣本的預測值。
targets (Tensor) – 與 inputs 具有相同形狀的浮點張量。儲存 inputs 中每個元素的二分類標籤（0 表示負類，1 表示正類）。
alpha (float) – 範圍 [0, 1] 內的加權因子，用於平衡正例和負例，或 -1 表示忽略。預設值:
0.25。gamma (float) – 調製因子 (1 - p_t) 的指數，用於平衡易分樣本和難分樣本。預設值:
2。reduction (string) –
'none'|'mean'|'sum''none': 不對輸出進行歸約。'mean': 對輸出取平均。'sum': 對輸出求和。預設值:'none'。
- 返回值:
應用了歸約選項的損失張量。
