focalloss公式

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。其公式为：

FL(p_t) = -α_t(1 - p_t)^γ * log(p_t)

其中，p_t 是模型预测的概率值，α_t 是用于平衡正负样本的权重系数，γ 是一个可调整的参数。

在公式中，(1 - p_t) 表示预测为错误类别的概率，而 p_t 表示预测为正确类别的概率。通过引入 γ 参数，Focal Loss 能够有效地减少易分类样本对损失的贡献，从而聚焦于难以分类的样本，提高模型对少数类别的精度。

相关问题

focal loss公式

以下是focal loss的公式：

$$FL(p_t) = -\alpha_t(1-p_t)^\gamma log(p_t)$$

其中，$p_t$是模型预测的概率值，$\alpha_t$是类别权重，$\gamma$是调节难易样本的超参数。当$\gamma=0$时，focal loss退化为交叉熵损失函数。当$\gamma>0$时，focal loss会降低易分类样本的权重，增加难分类样本的权重，从而提高模型对难分类样本的学习能力。

Focal Loss的公式

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。其公式如下：

Focal Loss = -α(1 - p)^γ * log(p)

其中，α是一个平衡因子，用于调整正负样本之间的权重。p是模型预测的概率值，表示目标属于正样本的概率。γ是一个调节因子，用于调整难易样本对损失的影响。

Focal Loss通过引入两个额外的调节因子，将对易分样本的惩罚降低，从而更加关注难分样本，以提高模型对难分样本的分类性能。这种方式使得模型更加关注少数类别的样本，从而解决了类别不平衡问题。