样本数量不平衡问题方案（Focal Loss & Circle Loss）

更新时间：2022-08-03

Focal Loss

简介

Focal Loss的引入主要是为了解决难易样本数量不平衡（注意，有区别于正负样本数量不平衡）的问题，实际可以使用的范围非常广泛。
该损失函数来源于论文Focal Loss for Dense Object Detection，作者利用它改善了图像物体检测的效果。不过Focal Loss完全是一个通用性的Loss，因为在 NLP 中，也存在大量的类别不平衡的任务。
最经典的就是序列标注任务中类别是严重不平衡的，比如在命名实体识别中，显然一句话里边实体是比非实体要少得多，这就是一个类别严重不平衡的情况。

使用示例

运行方式为

    cd wenxin_appzoo/tasks/text_classification
    python run_trainer.py --param_path ./examples/cls_ernie_fc_with_focal.json

这里我们提供一份Focal Loss在文心中具体使用的demo，该demo为分类任务中基于ernie的fc型 wenxin_appzoo/tasks/text_classification/model/ernie_fc_classification_with_focal_loss.py，其中有关Focal Loss的实现部分在该模型文件的前向网络forward()中，如下所示。

    positive_num = paddle.sum(label).cast(probs.dtype) # number of positive labels in one batch
    focal_label = F.one_hot(label.squeeze(axis=-1), num_classes=self.num_labels)
    focal_label = paddle.cast(focal_label, probs.dtype)
    cost = F.sigmoid_focal_loss(probs, focal_label, positive_num,
                                            gamma=2.,
                                            alpha=0.25,
                                            reduction="none")

Circle Loss

简介

深度特征学习有两种基本范式，分别是使用类标签和使用正负样本对标签进行学习。使用类标签时，一般需要用分类损失函数（比如 softmax + cross entropy）优化样本和权重向量之间的相似度；使用样本对标签时，通常用度量损失函数（比如 triplet 损失）来优化样本之间的相似度。然而这两种方式均存在优化缺乏灵活性和收敛状态不明确的缺点。
因此，Circle Loss 设计了一个更灵活的优化途径，通向一个更明确的优化目标。该方法来源于论文Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization。
常用优化方法和新提出的优化方法之间的对比图示如下。

Circle Loss 非常简单，而它对深度特征学习的意义却非常本质，表现为以下三个方面：
1. 统一的（广义）损失函数。从统一的相似度配对优化角度出发，它为两种基本学习范式（即使用类别标签和使用样本对标签的学习）提出了一种统一的损失函数；
2. 梯度反向传播会根据权重来调整幅度大小。那些优化状态不佳的相似度分数，会被分配更大的权重因子，并因此获得更大的更新梯度。如上图所示，在 Circle Loss 中，A、B、C 三个状态对应的优化各有不同；
3. 明确的收敛状态。在这个圆形的决策边界上，Circle Loss 更偏爱特定的收敛状态（如图中的 T）。这种明确的优化目标有利于提高特征鉴别力。

使用示例

运行方式为

    cd wenxin_appzoo/tasks/text_matching
    python run_trainer.py --param_path ./examples/mtch_ernie_pairwise_simnet_with_circle_loss.json

这里我们提供一份Circle Loss在文心中具体使用的demo，该demo为匹配任务中ernie_pairwise模型 wenxin_appzoo/tasks/text_matching/model/ernie_matching_siamese_pairwise_with_circle_loss.py，其中有关Circle Loss的实现部分如下所示：

    def _circle_loss(self, positive_scores, negative_scores, margin, scale):
        op = 1. + margin
        on = 0. - margin
        delta_p = 1 - margin
        delta_n = margin

        ap = F.relu((positive_scores - op) * -1.0)
        ap.stop_gradient =True
        an = F.relu(negative_scores - on)
        an.stop_gradient =True

        logit_p = ap * (positive_scores - delta_p)
        logit_p = logit_p * scale * -1.0
        loss_p = logit_p.exp().sum(axis=1)

        logit_n = an * (negative_scores - delta_n)
        logit_n = logit_n * scale
        loss_n = logit_n.exp().sum(axis=1)

        circle_loss = 1 + loss_n * loss_p
        circle_loss = circle_loss.log().mean()
        return circle_loss