create_dl_layer_loss_focalT_create_dl_layer_loss_focalCreateDlLayerLossFocalCreateDlLayerLossFocalcreate_dl_layer_loss_focal (Operator)

Name

create_dl_layer_loss_focalT_create_dl_layer_loss_focalCreateDlLayerLossFocalCreateDlLayerLossFocalcreate_dl_layer_loss_focal — Erstellen eines Focal-Loss-Layers.

Signatur

Beschreibung

Der Operator create_dl_layer_loss_focalcreate_dl_layer_loss_focalCreateDlLayerLossFocalCreateDlLayerLossFocalCreateDlLayerLossFocalcreate_dl_layer_loss_focal erstellt einen Focal-Loss-Layer, dessen Handle in DLLayerLossFocalDLLayerLossFocalDLLayerLossFocalDLLayerLossFocalDLLayerLossFocaldllayer_loss_focal zurückgegeben wird. Siehe die unten zitierte Referenz für Informationen zu dessen Definition und der Bedeutung seiner Parameter.

Dieser Layer erwartet mehrere Layer als Eingabe:

• DLLayerInputDLLayerInputDLLayerInputDLLayerInputDLLayerInputdllayer_input: Bestimmt die Vorhersage (z.B. ein Sigmoid- oder Softmax-Layer).

• DLLayerTargetDLLayerTargetDLLayerTargetDLLayerTargetDLLayerTargetdllayer_target: Bestimmt die Zielsequenzen (aus den Ground-Truth-Informationen stammend).

• DLLayerWeightsDLLayerWeightsDLLayerWeightsDLLayerWeightsDLLayerWeightsdllayer_weights: Bestimmt die Gewichtssequenzen. Dieser Parameter ist optional. Wenn ein leeres Tupel [] übergeben wird, wird für jeden Wert das Gewicht 1.0 verwendet.

• DLLayerNormalizationDLLayerNormalizationDLLayerNormalizationDLLayerNormalizationDLLayerNormalizationdllayer_normalization: Bestimmt den Normalisierungsfaktor des Loss. Dieser Parameter ist optional, er kann über das Layer-Handle als Wert gegeben werden oder ignoriert werden indem ein leeres Tupel [] übergeben wird.

Der Parameter LayerNameLayerNameLayerNameLayerNamelayerNamelayer_name legt einen individuellen Layernamen fest. Es ist zu beachten, dass beim Erstellen eines Modells mit create_dl_modelcreate_dl_modelCreateDlModelCreateDlModelCreateDlModelcreate_dl_model jeder Layer des erstellten Netzes einen eindeutigen Namen haben muss.

Der Parameter LossWeightLossWeightLossWeightLossWeightlossWeightloss_weight ist ein Gesamt-Loss-Gewicht, falls mehrere Losses im Netzwerk existieren.

Der Parameter GammaGammaGammaGammagammagamma ist der Exponent des Focal-Faktors.

Der Parameter ClassWeightsClassWeightsClassWeightsClassWeightsclassWeightsclass_weights definiert klassenspezifische Gewichte. Alle Beiträge einer Klasse zum Loss werden mit dem gegebenen Faktor gewichtet. Typischerweise haben diese Gewichte den Wert '1.0/(Anzahl Samples dieser Klasse)'. Es ist zu beachten, dass die Länge dieses Arrays entweder 1 sein muss, dann wird das Array mit der Wert für alle Klassen initialisiert, oder die Länge muss mit der Anzahl der Klassen übereinstimmen. Der Defaultwert [] entspricht einem Faktor von 0.5 für jede Klasse. Falls die Anzahl von Klassen im Netzwerk geändert wird, dann wird auch die Anzahl der klassenspezifischen Gewichte angepasst, und diese auf den Defaultwert 0.5 für jede Klasse zurückgesetzt.

Der Parameter TypeTypeTypeTypetypetype bestimmt den Typ von Focal-Loss:

'focal_binary'"focal_binary""focal_binary""focal_binary""focal_binary""focal_binary":

Focal-Loss.

'sigmoid_focal_binary'"sigmoid_focal_binary""sigmoid_focal_binary""sigmoid_focal_binary""sigmoid_focal_binary""sigmoid_focal_binary":

Focal-Loss kombiniert mit Sigmoid.

Die folgenden generischen Parameter GenParamNameGenParamNameGenParamNameGenParamNamegenParamNamegen_param_name und die entsprechenden Werte GenParamValueGenParamValueGenParamValueGenParamValuegenParamValuegen_param_value werden unterstützt:

'is_inference_output'"is_inference_output""is_inference_output""is_inference_output""is_inference_output""is_inference_output":

Bestimmt, ob apply_dl_modelapply_dl_modelApplyDlModelApplyDlModelApplyDlModelapply_dl_model die Ausgabe dieses Layers im Dictionary DLResultBatchDLResultBatchDLResultBatchDLResultBatchDLResultBatchdlresult_batch zurückgibt, auch ohne den Layer in OutputsOutputsOutputsOutputsoutputsoutputs anzugeben ('true'"true""true""true""true""true"), oder nur falls er angegeben wird ('false'"false""false""false""false""false").

Default: 'false'"false""false""false""false""false"

Bestimmte Parameter von Layern, die mit create_dl_layer_loss_focalcreate_dl_layer_loss_focalCreateDlLayerLossFocalCreateDlLayerLossFocalCreateDlLayerLossFocalcreate_dl_layer_loss_focal erzeugt wurden, können mit weiteren Operatoren gesetzt und abgerufen werden. Die folgenden Tabellen geben einen Überblick, welche Parameter mit set_dl_model_layer_paramset_dl_model_layer_paramSetDlModelLayerParamSetDlModelLayerParamSetDlModelLayerParamset_dl_model_layer_param gesetzt werden können und welche mit get_dl_model_layer_paramget_dl_model_layer_paramGetDlModelLayerParamGetDlModelLayerParamGetDlModelLayerParamget_dl_model_layer_param oder get_dl_layer_paramget_dl_layer_paramGetDlLayerParamGetDlLayerParamGetDlLayerParamget_dl_layer_param ausgelesen werden können. Es ist zu beachten, dass die Operatoren set_dl_model_layer_paramset_dl_model_layer_paramSetDlModelLayerParamSetDlModelLayerParamSetDlModelLayerParamset_dl_model_layer_param und get_dl_model_layer_paramget_dl_model_layer_paramGetDlModelLayerParamGetDlModelLayerParamGetDlModelLayerParamget_dl_model_layer_param ein Modell benötigen, das mit create_dl_modelcreate_dl_modelCreateDlModelCreateDlModelCreateDlModelcreate_dl_model erzeugt wurde.

Ausführungsinformationen

• Multithreading-Typ: reentrant (läuft parallel zu nicht-exklusiven Operatoren).
• Multithreading-Bereich: global (kann von jedem Thread aufgerufen werden).
• Wird ohne Parallelisierung verarbeitet.

Parameter

Literatur

T. Lin, P. Goyal, R. Girshick, K. He and P. Dollar, "Focal Loss for Dense Object Detection," in IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 42, no. 2, pp. 318-327, 1 Feb. 2020, doi: 10.1109/TPAMI.2018.2858826.

Modul

Deep Learning Training