tensorflow - 初始化最后一层的偏置项

Question

我正在阅读有关焦点损失的博客。在该部分Focal Loss Trick中它说：

Facebook AI Research 使用的是将最后一层的偏差项初始化为某个非零值，使得正样本的 pt 小而负样本的 pt 大。具体来说，他们设置了偏置项 b=−log((1−π)/π)。这里 π 只是可变的，而不是普通的 π。在他们的例子中，他们设置 π=0.01，因此 b≫wx。

我想使用 tensorflow 对象检测 api 做同样的事情。在这里，焦点损失由配置文件中的以下行给出：

损失 {分类损失{加权_sigmoid_focal {阿尔法：0.25伽马：2.0}}}

但我不知道如何将最后一层的偏置项设置为某个非零值。如何在张量流中实现它？

标签： tensorflowobject-detection

Answer 1

它class_prediction_bias_init在box_predictor. 因此，配置文件将如下所示：

box_predictor {
      weight_shared_convolutional_box_predictor {
        class_prediction_bias_init: -1.99
      }
}