LMFLOSS：专治解决不平衡医学图像分类的新型混合损失函数 (附代码)

 

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2212.12741.pdf

代码地址：https://github.com/SanaNazari/LMFLoss

1.是什么？

LMFLOSS是一种用于不平衡医学图像分类的混合损失函数。它是由Focal Loss和LDAM Loss的线性组合构成的，旨在更好地处理不平衡数据集。Focal Loss通过强调难以分类的样本来提高模型的性能，而LDAM Loss则考虑了数据集的类别分布来调整权重。

2.为什么？

先来简单回顾下，对于类别不均衡问题，以往的方法是如何解决的。大体上主要有两种，即以数据为中心驱动和以算法为中心的解决方案。

数据策略

以数据为中心的类别不均衡解决方法主要有两种：过采样和欠采样。过采样试图为少数类别生成人工数据点，而欠采样旨在消除多数类别的样本。

算法策略

算法层面的策略，特别是在深度学习领域，主要侧重于开发损失函数来应对类不平衡问题，而不是直接操纵数据。一种简单的方式便是为每个类别都设置相应的权重，以便与多数类别相比，少数类别样本的错误分类受到更严重的惩罚。另一种方法是为每个训练样本自适应地设置一个唯一的权重，以便硬样本获得更高的权重。

作者便提出了一种称为 Large Margin aware Focal (LMF) Loss 的新型损失函数，以缓解医学成像中的类不平衡问题。该损失函数动态地同时考虑硬样本和类分布。

3.怎么样

3.1 Focal Loss

说到类别不均衡的损失函数，不得不提的便是 Focal Loss。对于分类问题，大家常用的便是交叉熵损失 BCE Loss，该损失函数对所有类别均一视同仁，即赋予同等的权重学习。而 Focal Loss 主要就是交叉熵损失改进的，通过引入  和  两个调节因子来调整样本数量和样本难易程度，以便模型专注于学习少数类。具体公式如下：

3.2 LDAM Loss

《 Learning imbalanced datasets with label-distribution-aware margin loss 》 这篇文章中提出了另一项减轻类不平衡问题的工作，称为标签分布感知边距（LDAM）损失。作者建议对少数类引入比多数类更强的正则化，以减少它们的泛化误差。如此一来，损失函数保持了模型学习多数类并强调少数类的能力。LDAM 损失侧重于每个类的最小边际和获得每个类和统一标签测试错误，而不是鼓励大多数类训练样本与决策边界的大边距。换句话说，它只会鼓励少数群体获得相对较大的利润。此外，作者提出了用于获得多个类别 1、2、...、k 的类别相关边距的公式: .

这里 j∈1,...,k 表示特定类，表示每个类别的样本数，C为固定的常数。现在，让我们定义出一个样本对 (x,y)，x 为样本，y为对应的标签，同时给定一个模型 f。考虑下面这个函数映射：；我们令 ，这里对于每一个类别j∈1,...,k 都有 。因此，LDAM 损失便可以定义为：

3.3 LMF Loss

Focal Loss 创建了一种机制，可以更加强调模型难以分类的样本；通常，来自少数群体的样本将属于这一类。相比之下，LDAM Loss 通过考虑数据集的类别分布来判断权重。我们假设与单独使用每个功能相比，同时利用这两个功能可以产生有效的结果。因此，作者提出的 Large Margin aware Focal (LMF) 损失是 Focal 损失和由两个超参数加权的 LDAM 的线性组合，公式如下：

这里，α 和 β 是常数，被认为是可以调整的超参数。 因此，本文提出的损失函数在单个框架中联合优化了两个独立的损失函数。通过反复试验，作者发现将相同的权重分配给两个组件会产生良好的结果。

3.4 代码实现

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed May 24 17:03:06 2023
@author: Sana
"""
 
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import numpy as np
from ..builder import LOSSES
 
class FocalLoss(nn.Module):
 
    def __init__(self, alpha, gamma=2):
        super().__init__()
        self.alpha = alpha
        self.gamma = gamma
 
    def forward(self, output, target):
        num_classes = output.size(1)
        assert len(self.alpha) == num_classes, \
            'Length of weight tensor must match the number of classes'
        logp = F.cross_entropy(output, target, self.alpha)
        p = torch.exp(-logp)
        focal_loss = (1 - p) ** self.gamma * logp
 
        return torch.mean(focal_loss)
 
 
class LDAMLoss(nn.Module):
 
    def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30):
        """
        max_m: The appropriate value for max_m depends on the specific dataset and the severity of the class imbalance.
        You can start with a small value and gradually increase it to observe the impact on the model's performance.
        If the model struggles with class separation or experiences underfitting, increasing max_m might help. However,
        be cautious not to set it too high, as it can cause overfitting or make the model too conservative.
        s: The choice of s depends on the desired scale of the logits and the specific requirements of your problem.
        It can be used to adjust the balance between the margin and the original logits. A larger s value amplifies
        the impact of the logits and can be useful when dealing with highly imbalanced datasets.
        You can experiment with different values of s to find the one that works best for your dataset and model.
        """
        super(LDAMLoss, self).__init__()
        m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list))
        m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list))
        m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list)
        self.m_list = m_list
        assert s > 0
        self.s = s
        self.weight = weight
 
    def forward(self, x, target):
        index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8)
        index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1), 1)
 
        index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor)
        batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0, 1))
        batch_m = batch_m.view((-1, 1))
        x_m = x - batch_m
 
        output = torch.where(index, x_m, x)
        return F.cross_entropy(self.s * output, target, weight=self.weight)
 
@LOSSES.register_module()
class LMFLoss(nn.Module):
    def __init__(self, cls_num_list, weight, alpha=1, beta=1, gamma=2, max_m=0.5, s=30):
        super().__init__()
        self.focal_loss = FocalLoss(weight, gamma)
        self.ldam_loss = LDAMLoss(cls_num_list, max_m, weight, s)
        self.alpha = alpha
        self.beta = beta
 
    def forward(self, output, target):
        focal_loss_output = self.focal_loss(output, target)
        ldam_loss_output = self.ldam_loss(output, target)
        total_loss = self.alpha * focal_loss_output + self.beta * ldam_loss_output
        return total_loss

参考：Focal Loss 后继之秀 | LMFLOSS：专治解决不平衡医学图像分类的新型混合损失函数