sigmoid_focal_loss

Sigmoid Focal Loss是一种用于解决分类问题的损失函数，它是在交叉熵损失函数的基础上进行改进的。在处理类别不平衡的情况下，传统的交叉熵损失函数可能会导致模型偏向于多数类，无法很好地区分少数类。而Sigmoid Focal Loss通过引入焦点损失，使得模型更容易关注困难样本，从而提高分类准确率。

具体来说，Sigmoid Focal Loss将交叉熵损失函数的权重调整项改为了一个指数项，使得易分类的样本的损失权重减小，而困难样本的损失权重增加。这种方式可以有效地缓解类别不平衡问题，提高模型的性能。