Focal Loss损失函数

Focal Loss是一种在分类问题中使用的损失函数，它主要用于解决类别不平衡问题。在一些分类问题中，某些类别的数据样本数量可能比其他类别要少很多，这种情况下，传统的交叉熵损失函数可能会导致模型对少数类别的分类效果较差。

Focal Loss通过引入一个可调的超参数γ，放大难以分类的样本的损失值，从而更加关注难以分类的样本。具体地，Focal Loss对于易分类的样本，其损失函数值较小；而对于难以分类的样本，其损失函数值较大。这样做的目的是使模型更加关注难以分类的样本，从而提高模型对少数类别的分类效果。

Focal Loss的公式如下：

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

其中，$p_t$表示模型预测样本为正样本的概率，$\alpha_t$是一个可调的权重系数，用于平衡正负样本的数量，$\gamma$是一个可调的超参数，用于调整难易样本的权重。当$\gamma$为0时，Focal Loss退化为交叉熵损失函数。