Focal损失在图像情感分析上的应用研究

• 作者: 傅博文 唐向宏 肖涛
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 图像情感分析 情感图像数据集 卷积神经网络 样本不平衡 Focal损失函数
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 179-184
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 6514字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2003-0028

摘要

充分利用Focal损失函数具有挖掘困难样本和调节样本不平衡问题的特性,将其应用在基于神经网络的图像情感分析模型中.为了缓解训练数据集的类别样本不平衡问题,提升情感分类模型的训练效率,对Focal损失函数中参数设置进行了改进.该方法通过类别权重大小来确定平衡参数α ,并在神经网络模型训练的不同阶段,采用渐增方式对聚焦因子γ进行调节,然后将改进的Focal损失函数应用于图像情感分析模型的神经网络训练中.仿真实验表明,相比于交叉熵损失函数,改进的Focal损失函数能够提升神经网络对图像情感分析的性能.实验结果表明,所采用方法的准确率、宏召回率、宏精准率分别提升了0.5～2.3个百分点、0.4～3.9个百分点、0.5～3.3个百分点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐向宏	杭州电子科技大学通信工程学院	102	580	12.0	19.0
2	肖涛	杭州电子科技大学通信工程学院	2	1	1.0	1.0
3	傅博文	杭州电子科技大学通信工程学院	2	13	1.0	2.0