动态缩动的交叉熵损失Focal Loss损失函数

Focal Loss损失函数是一种用于解决类别不平衡问题的损失函数，它是由FAIR（Facebook AI Research）提出的。在训练过程中，对于那些难以分类的样本，Focal Loss给予更大的权重，从而使得模型更加关注这些难以分类的样本。Focal Loss的主要思想是降低易于分类的样本的权重，使得难以分类的样本在训练过程中得到更多的关注。

Focal Loss使用动态缩放的交叉熵损失作为基础，其中动态缩放的因子是一个根据样本难度（易于分类或难以分类）来动态调整的因子。该因子可以用下式来计算：

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

其中，$p_t$是模型对样本的分类概率，$\alpha_t$和$1-\alpha_t$分别是正样本和负样本的权重，$\gamma$是一个可调参数，用于调整难易样本的相对权重。当$\gamma$等于0时，Focal Loss就退化为标准的交叉熵损失函数。当$\gamma$越大，难易样本的差别就越明显，模型更加关注难以分类的样本。