focal loss损失函数原理

Focal Loss是一种用于解决类别不平衡问题的损失函数，特别适用于目标检测任务。它由Tsung-Yi Lin等人在2017年提出。

传统的交叉熵损失函数在处理类别不平衡数据时存在问题，因为它对于少数类别的样本往往预测准确率较低，而多数类别的样本占据主导地位。Focal Loss的核心思想是通过调整样本的权重，将关注度放在难以分类的样本上，从而解决类别不平衡问题。

Focal Loss引入了一个可调参数α，用于平衡正负样本的权重，以及另一个可调参数γ，用于调整难易样本的权重。具体来说，Focal Loss通过引入一个修正因子(1 - p)^γ，对易分类样本进行降权，而保持难分类样本的权重较高。其中，p是模型对样本的预测概率。

通过引入修正因子，Focal Loss能够有效地抑制易分类样本的损失梯度，从而提高难分类样本的学习效果。这种机制使得模型更加关注较少见的类别，并且能够更好地应对类别不平衡问题。

总结一下，Focal Loss通过调整样本的权重，将关注度放在难以分类的样本上，从而解决类别不平衡问题。这种损失函数在目标检测等任务中取得了很好的效果。

相关问题

YOLO focal loss损失函数

### YOLO 中 Focal Loss 损失函数详解

#### 背景介绍

在目标检测领域，one-stage 检测器如 YOLO 面临的一个主要挑战是正负样本比例严重失衡的问题。为了应对这一问题，在 RetinaNet 网络中引入了 Focal Loss 损失函数[^1]。

#### Focal Loss 的设计目的

Focal Loss 主要是为了让 one-stage 目标检测器能够更好地处理类别不均衡的数据集，并且使模型更专注于那些较难分类的样本。这不仅有助于提高检测精度，还保持了一阶段检测器的速度优势[^3]。

#### 数学表达式

原始的交叉熵损失函数对于容易分错类别的例子给予过多的关注，而忽略了真正具有挑战性的实例。因此，Focal Loss 对其进行了修改：

\[ FL(p_t) = -(1-p_t)^{\gamma}\log(p_t) \]

其中 \( p_t \) 表示预测的概率值；\(\gamma\) 是可调参数，默认设置为 2 或者更高一些以增强效果。

这种形式有效地减少了易分类样本带来的梯度贡献，从而使得训练过程更多地聚焦于困难样例上。

#### 应用于 YOLO

随着版本迭代更新至 YOLOv10, 改进后的 Focal Loss 已经被集成进来作为默认选项之一来优化分类子任务的表现力，尤其是在面对高度偏斜分布的数据时能显著改善整体性能[^2]。

def focal_loss(prediction_tensor, target_tensor, alpha=0.25, gamma=2):
    r"""
    Compute the focal loss between `prediction_tensor` and the ground truth `target_tensor`.
    
    :param prediction_tensor: A float tensor of shape [batch_size, num_anchors,
        num_classes] representing the predicted logits for each class.
    :param target_tensor: A float tensor of shape [batch_size, num_anchors,
        num_classes] representing one-hot encoded classification targets.
    """
    zeros = torch.zeros_like(prediction_tensor)
    pos_p_sub = torch.where(target_tensor > zeros, target_tensor - prediction_tensor, zeros)

    ce = (-(pos_p_sub * torch.log(torch.clamp(prediction_tensor, min=1e-8))) -
          ((1 - target_tensor) * torch.log(torch.clamp(1 - prediction_tensor, min=1e-8))))
          
    weight = torch.pow((torch.ones_like(prediction_tensor)-prediction_tensor), gamma)
    fl = ce * weight
    
    weighted_fl = alpha * fl.sum(dim=-1).mean()
    
    return weighted_fl

Focal loss 损失函数

Focal Loss损失函数是一种针对正负样本极不平衡和难分类样本学习的解决方案，由何凯明大神在RetinaNet网络中提出。该损失函数通过调节易分类样本的权重降低程度，使得在训练过程中更加关注难分类样本，从而提高模型的准确率和召回率。具体来说，当样本难以分类时，调节因子趋近1，损失函数中样本的权重不受影响；当样本易于分类时，调节因子趋近0，损失函数中样本的权重下降很多。这种聚焦参数可以调节易分类样本权重的降低程度，越大权重降低程度越大。在实际应用中，Focal Loss损失函数已经被广泛应用于目标检测、图像分类等领域。