keras写一个二分类的Focal Loss损失函数

一个基于Keras的二分类Focal Loss损失函数的实现如下：

import tensorflow as tf
from keras import backend as K

def focal_loss(y_true, y_pred):
    gamma = 2.0
    alpha = 0.25
    pt_1 = tf.where(tf.equal(y_true, 1), y_pred, tf.ones_like(y_pred))
    pt_0 = tf.where(tf.equal(y_true, 0), y_pred, tf.zeros_like(y_pred))
    pt_1 = K.clip(pt_1, 1e-3, 1-1e-3)
    pt_0 = K.clip(pt_0, 1e-3, 1-1e-3)
    return -K.mean(alpha*K.pow(1.0-pt_1, gamma)*K.log(pt_1))-K.mean((1-alpha)*K.pow(pt_0, gamma)*K.log(1.0-pt_0))

该函数基于以下公式进行实现：

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

其中，$y\_true$是实际类别值，$y\_pred$是预测的概率值。$\gamma$和$\alpha$是可调节的超参数，可以根据具体情况进行调整。 在函数实现过程中，首先需要计算类别为1的loss，然后计算类别为0的loss，最终将两者加权计算出总的损失值，并返回。