def focal_loss_with_logits(y_hat_log, y, gamma=2): log0 = F.logsigmoid(-y_hat_log) log1 = F.logsigmoid(y_hat_log) gamma0 = torch.pow(torch.abs(1 - y - torch.exp(log0)), gamma) gamma1 = torch.pow(torch.abs(y - torch.exp(log1)), gamma) return torch.mean(-(1 - y) * gamma0 * log0 - y * gamma1 * log1)是什么意思

这段代码定义了一个名为 `focal_loss_with_logits` 的函数，用于计算使用 Focal Loss 的二分类损失函数。

具体的实现如下：

1. 接收两个参数 `y_hat_log` 和 `y`，分别表示模型的预测 logits 和真实标签。

2. 使用 `F.logsigmoid()` 函数计算 logits 的负值对数和正值对数，分别保存在 `log0` 和 `log1` 中。

3. 计算两个 gamma 权重项，分别为 `(1 - y - torch.exp(log0))` 的绝对值的 `gamma` 次方和 `(y - torch.exp(log1))` 的绝对值的 `gamma` 次方，分别保存在 `gamma0` 和 `gamma1` 中。

4. 计算 Focal Loss，使用以下公式：

   -(1 - y) * gamma0 * log0 - y * gamma1 * log1

其中，`log0` 表示负类的对数概率，`log1` 表示正类的对数概率，`(1 - y)` 表示负类的权重，`y` 表示正类的权重，`gamma0` 和 `gamma1` 表示对应类别的 gamma 权重项。

5. 使用 `torch.mean()` 计算损失的平均值。

6. 返回计算得到的损失值。

总结来说，这个函数实现了 Focal Loss 的计算方法，通过对 logits 进行处理和权重调整，使得模型在训练时更加关注难以分类的样本。最终返回的是 Focal Loss 的平均值。