[Weight Loss Function]

네이버 블로그 | How Deep is the Learning[Tensorflow] Class Imbalance 문제 대처하기 (WCE, Focal Loss)

[Tensorflow] Class Imbalance 문제 대처하기 (WCE, Focal Loss)

Introduction 분류 문제를 다룰 때, 특히 메디컬 이미지의 경우 Normal Data는 수없이 많지만 Abnormal...

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Weighted Loss Function 사용 방법

1. 데이터 가중치 설정: 각 데이터마다 다르게 설정할 가중치를 weights라는 리스트나 배열로 준비합니다. 예를 들어, 데이터셋의 크기가 100이라면 weights 리스트의 길이도 100이어야 합니다. 각 값은 해당 데이터에 부여할 가중치를 나타냅니다.

2. 손실 함수 변경: 사용하는 프레임워크에 따라 손실 함수(loss function)에 가중치를 적용하는 방법이 다를 수 있습니다.
• PyTorch: PyTorch에서는 torch.nn.functional.cross_entropy나 torch.nn.CrossEntropyLoss에서 weight 파라미터를 사용할 수 있습니다. 예를 들어:

python코드 복사
import torch.nn as nn

# 클래스별로 가중치를 부여할 수 있습니다.
criterion = nn.CrossEntropyLoss(weight=class_weights)
loss = criterion(outputs, targets)

• TensorFlow/Keras: TensorFlow/Keras에서는 sample_weight를 사용하여 가중치를 적용할 수 있습니다. 예를 들어:

python코드 복사
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 학습 시 각 샘플에 대해 가중치를 부여
model.fit(x_train, y_train, sample_weight=weights, epochs=10)

3. 가중치 적용: 각 데이터에 가중치를 직접 부여하는 방식으로 진행할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터가 여러 클래스로 이루어져 있고 특정 클래스에 대해 가중치를 더 부여하고 싶다면, 해당 클래스에 해당하는 데이터의 가중치를 높게 설정합니다.

실제 예제

python코드 복사
# 기쁨 점수에 따른 가중치 설정
joy_scores = [0.8, 0.5, 0.3, 0.9, 0.2, 0.6, 0.7, 0.4, 0.1, 0.5]
weights = [score / sum(joy_scores) for score in joy_scores]

# 모델 학습 시 sample_weight 파라미터로 가중치 전달
model.fit(x_train, y_train, sample_weight=weights, epochs=10)