focal loss，FL

Focal Loss，即Focal Loss for Dense Object Detection，是一种用于解决样本不平衡问题的损失函数。它是在交叉熵损失函数的基础上进行改进的，旨在提高目标检测任务中难以分类的样本的权重，从而更好地处理类别不平衡的情况。\[3\]

Focal Loss的提出是为了解决目标检测任务中的两个问题：难易样本不平衡和大量易分类样本的存在。在传统的交叉熵损失函数中，易分类样本的权重较大，而难分类样本的权重较小，这导致了在存在大量易分类样本的情况下，难分类样本的训练效果较差。Focal Loss通过引入一个可调参数来调整易难样本的权重，使得难分类样本的权重更大，从而提高了模型对难分类样本的关注度。\[1\]

然而，Focal Loss并不是适用于所有情况的通用解决方案。在某些情况下，使用Focal Loss可能会导致性能下降。例如，在Yolov3中，作者尝试使用Focal Loss，但发现其mAP下降了2个点，因此作者对其效果感到好奇。\[1\]

总的来说，Focal Loss是一种用于解决样本不平衡问题的损失函数，通过调整难易样本的权重来提高模型对难分类样本的关注度。然而，其效果在不同的任务和模型中可能会有所差异，需要根据具体情况进行选择和调整。\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Focal Loss讲解](https://blog.csdn.net/weixin_38346042/article/details/126015654)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [从交叉熵(CE)到Focal Loss(FL)完整解析](https://blog.csdn.net/root_clive/article/details/103918668)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]