深度学习中的损失函数设计：硬性负样本挖掘（Hard Negative Mining）的实现策略 大家好，今天我们来深入探讨深度学习中一个非常重要的概念：硬性负样本挖掘 (Hard Negative Mining)。在很多场景下，尤其是在目标检测、人脸识别等领域，数据的类别不平衡问题非常突出，即正样本数量远少于负样本数量。这会导致模型训练时，大部分负样本对损失函数的贡献微乎其微，而模型却被大量的简单负样本所淹没，无法有效地学习到区分正负样本的关键特征。硬性负样本挖掘就是为了解决这个问题而生。 1. 类别不平衡问题与传统损失函数的局限性 在二分类问题中，我们通常使用交叉熵损失函数： import torch import torch.nn.functional as F def binary_cross_entropy(logits, labels): “”” 计算二元交叉熵损失。 logits: 模型输出的logits (未经过sigmoid)。 labels: 真实标签 (0或1)。 “”” return F.binary_cross_entropy_with_logits(logit …