focal loss 可以解决数据分布不均吗

是的，Focal Loss是一种解决数据分布不均问题的常用方法。在目标检测任务中，由于前景和背景的样本数量差异很大，传统的交叉熵损失函数会导致模型过度关注容易分类的背景样本，而忽略了前景样本。Focal Loss通过重新分配易样本和难样本的损失贡献，使得模型更加关注难以分类的前景样本，从而提高了模型的性能。此外，Focal Loss还可以通过调整超参数来适应不同的数据分布情况，从而进一步提高模型的性能。