Class-Balanced focal loss代码实现

以下一个简单的代码实现，用于计算类别平衡的focal loss：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class ClassBalancedFocalLoss(nn.Module):
    def __init__(self, gamma=2, alpha=None, size_average=True):
        super(ClassBalancedFocalLoss, self).__init__()
        self.gamma = gamma
        self.alpha = alpha
        if self.alpha is None:
            self.alpha = torch.ones(1, requires_grad=True)
        self.size_average = size_average

    def forward(self, inputs, targets):
        # 计算分类损失
        ce_loss = F.cross_entropy(inputs, targets, reduction='none')
        pt = torch.exp(-ce_loss)
        
        # 计算类别平衡权重
        class_weights = self.alpha / (torch.sum(self.alpha) + 1e-10)
        weights = torch.pow(1 - pt, self.gamma) * class_weights
        
        # 计算最终的focal loss
        balanced_focal_loss = ce_loss * weights
        
        if self.size_average:
            balanced_focal_loss = torch.mean(balanced_focal_loss)
        
        return balanced_focal_loss

这里的`gamma`是focal loss中的调节因子，`alpha`是每个类别的权重，如果不提供`alpha`，则默认所有类别的权重相等。`inputs`是模型的输出，`targets`是真实的类别标签。

你可以根据需要将其用于你的训练过程中，例如：

loss_criterion = ClassBalancedFocalLoss(gamma=2, alpha=None)
outputs = model(inputs)
loss = loss_criterion(outputs, targets)

请注意，这只是一个简单的实现，实际应用中可能需要根据具体情况进行修改和调整。