Focal loss损失函数

Focal Loss是一种针对类别不平衡问题的损失函数，它在2017年被提出，主要是用于解决在目标检测和图像分类等任务中存在的类别不平衡问题。Focal Loss的核心思想是，对于那些容易被分类器正确分类的正样本，降低其损失的权重，而对于那些难以被分类器正确分类的负样本，增加其损失的权重，从而使得模型更加关注难以分类的样本。

Focal Loss的公式如下：

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

其中，$p_t$表示模型预测的概率值，$\alpha_t$表示第$t$类样本的权重，$\gamma$是一个可调节的超参数，用于控制难易样本的权重比例。

相比于传统的交叉熵损失函数，Focal Loss在处理类别不平衡时能够取得更好的效果，尤其是在极度不平衡的情况下。但是，Focal Loss也有一些缺点，例如超参数的选择较为困难，需要根据具体的任务和数据集进行调整。