多分类focal loss损失函数公式

多分类的 Focal Loss 损失函数公式如下：

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

其中，$p_t$ 是模型对于正确类别的预测概率，$\alpha_t$ 是类别权值，$\gamma$ 是难易样本的调节参数，$\log$ 表示自然对数。

相关问题

Focal Loss损失函数

Focal Loss是一种用于解决类别不平衡问题的损失函数。在分类任务中，如果数据集中某些类别的样本数量远远少于其他类别，那么传统的交叉熵损失函数就会失效，因为它会倾向于预测出现频率高的类别。而Focal Loss则通过降低易分类样本的权重，增加难分类样本的权重，来解决类别不平衡问题。

Focal Loss的公式如下：


其中，y为真实标签，p为模型预测的概率，γ为调节难易样本权重的超参数，当γ=0时，Focal Loss退化为普通的交叉熵损失函数。

Focal Loss的主要思想是将易分类样本的权重降低，增加难分类样本的权重，从而使模型更加关注难分类样本，提高难分类样本的分类准确率，从而解决类别不平衡问题。

focal loss损失函数

Focal Loss是一种用于解决类别不平衡问题的损失函数，由FAIR提出。在传统的交叉熵损失函数中，所有的样本都被视为同等重要，但实际上，很多情况下，负样本比正样本多很多，这就导致了训练的困难。Focal Loss通过引入一个可调的平衡因子，使得模型更加关注那些难以分类的样本，从而提高模型的性能。具体来说，Focal Loss的公式如下：

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

其中，$p_t$表示模型输出的概率，$\alpha_t$是一个可调的平衡因子，$\gamma$是一个可调的指数。当样本为正样本时，$\alpha_t$可以设置为1，否则可以设置为0.01等较小的值，从而使得模型更加关注难以分类的正样本。$\gamma$的作用是调节难易样本的权重，当$\gamma=0$时，Focal Loss退化为传统的交叉熵损失函数。