二分类 focal loss

二分类的Focal Loss是一种针对于类别不平衡问题的损失函数，它通过调节正负样本的权重来缓解类别不平衡问题。下面是二分类场景下Focal Loss的原理解释和Pytorch实现的步骤：

1. Focal Loss的原理解释

在二分类场景下，Focal Loss的计算公式如下：

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

其中，$p_t$表示模型预测样本为正样本的概率，$\alpha_t$表示样本的权重，$\gamma$是一个可调节的超参数，用于调节难易样本的权重。当$\gamma=0$时，Focal Loss退化为交叉熵损失；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，从而提高模型对于难分类样本的学习能力。

2. Pytorch实现二分类Focal Loss的步骤

（1）定义Focal Loss类

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class BinaryFocalLoss(nn.Module):
    def __init__(self, alpha=0.25, gamma=2):
        super(BinaryFocalLoss, self).__init__()
        self.alpha = alpha
        self.gamma = gamma

    def forward(self, inputs, targets):
        BCE_loss = F.binary_cross_entropy_with_logits(inputs, targets, reduction='none')
        pt = torch.exp(-BCE_loss)
        FL_loss = self.alpha * (1 - pt) ** self.gamma * BCE_loss
        return FL_loss.mean()

（2）调用Focal Loss类

import torch

# 定义模型输出和标签
inputs = torch.randn(3, 1, requires_grad=True)
targets = torch.tensor([1, 0, 1])

# 定义Focal Loss
riterion = BinaryFocalLoss(alpha=0.25, gamma=2)

# 计算损失
loss = criterion(inputs, targets)
print(loss)