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。