sigmoid_focal_loss¶
- torchvision.ops.sigmoid_focal_loss(inputs: Tensor, targets: Tensor, alpha: float = 0.25, gamma: float = 2, reduction: str = 'none') Tensor[原始碼]¶
RetinaNet 中用於密集偵測的損失函數：https://arxiv.org/abs/1708.02002。
- 參數:
inputs (Tensor) – 任意形狀的浮點張量。每個範例的預測值。
targets (Tensor) – 形狀與 inputs 相同的浮點張量。儲存 inputs 中每個元素的二元分類標籤（負類別為 0，正類別為 1）。
alpha (float) – 範圍 (0,1) 中的權重因子，用於平衡正負範例，若要忽略則設為 -1。預設值：
0.25。gamma (float) – 調變因子 (1 - p_t) 的指數，用於平衡簡單與困難的範例。預設值：
2。reduction (string) –
'none'|'mean'|'sum''none'：不會對輸出套用縮減。'mean'：輸出將會取平均值。'sum'：輸出將會加總。預設值：'none'。
- 回傳:
套用縮減選項的損失張量。
