focal loss损失函数

Focal Loss是一种针对不平衡数据的损失函数，它是由Facebook AI Research在2017年提出的。传统的交叉熵损失函数在处理不平衡数据时容易出现“类别失衡”的问题，即对于少数类别的样本，模型往往难以学习到有效的特征表示。Focal Loss通过对易分类的样本降低权重来缓解这一问题，使得模型更加关注难分类的样本。具体而言，Focal Loss通过引入一个可调节的超参数γ，对易分类的样本进行降权，使得模型更加关注难分类的样本。Focal Loss的数学表达式为：

FL(p_t) = -(1-p_t)^γlog(p_t)

其中，p_t表示模型对样本的预测概率，γ为可调节的超参数。当γ=0时，Focal Loss等价于标准的交叉熵损失函数；当γ>0时，Focal Loss对易分类的样本进行降权，使得模型更加关注难分类的样本。Focal Loss在许多视觉任务中取得了优秀的表现，特别是在处理类别不平衡的情况下表现出色。