类平衡交叉熵损失函数

类平衡交叉熵损失函数是一种用于解决样本不平衡问题的损失函数，它在标准交叉熵损失函数的基础上增加了一个系数αt来平衡正、负样本的权重。这个系数αt由超参α按照一定的计算方式得来，取值在[0,1]区间内。通过引入αt，类平衡交叉熵损失函数可以改善正、负样本之间的不平衡问题。然而，由于缺乏对难易样本的区分，这种损失函数无法控制难易样本之间的不均衡。因此，为了同时调节正、负样本和难易样本，还提出了Focal Loss损失函数。

Focal Loss损失函数引入了额外的调节因子γ，用于调节难易样本的权重。当一个样本被误分类时，其预测概率pt较小，即(1-pt)γ接近于1，损失几乎不受影响；而当pt接近于1时，表明预测较好，是简单样本，(1-pt)γ接近于0，损失被调低。γ是一个调制因子，当γ越大时，简单样本的损失贡献会越低。综合了正、负样本和难易样本的权重调节，Focal Loss损失函数在解决样本不平衡问题上具有更好的性能。

值得注意的是，使用类平衡交叉熵损失函数和Focal Loss损失函数时，需要根据具体情况和需求选择合适的超参数，以获得最佳的模型性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>