Focal loss简单实现

Focal Loss是一种用于解决类别不平衡问题的损失函数，主要用于解决二分类或多分类问题中类别不平衡的情况。它通过调整难易样本的权重来解决类别不平衡的问题，使得难分类的样本在训练过程中得到更多的关注和调整。以下是Focal Loss的简单实现示例：

import tensorflow as tf

class FocalLoss(tf.keras.losses.Loss):
    def __init__(self, gamma=2.0, alpha=0.25):
        super(FocalLoss, self).__init__()
        self.gamma = gamma
        self.alpha = alpha

    def call(self, y_true, y_pred):
        # y_true为真实标签，y_pred为预测标签
        # 计算二分类交叉熵
        ce = tf.keras.backend.binary_crossentropy(y_true, y_pred, from_logits=True)
        # 计算概率
        p_t = (y_true * y_pred) + ((1 - y_true) * (1 - y_pred))
        # 计算调整后的权重
        alpha_factor = y_true * self.alpha + (1 - y_true) * (1 - self.alpha)
        weight = alpha_factor * tf.pow((1 - p_t), self.gamma)
        # 计算损失
        focal_loss = weight * ce
        return tf.reduce_mean(focal_loss)

在上面的代码中，我们定义了一个Focal Loss类，其中gamma是调整难易样本权重的参数，alpha是平衡正负样本的参数。在call函数中，我们首先计算二分类交叉熵，然后计算概率和调整后的权重，最后计算Focal Loss。通过这种方式，我们可以在训练过程中更加关注难分类的样本，从而提高模型的性能。