sigmoid_focal_loss 代码

以下是使用TensorFlow 2.x实现的Sigmoid Focal Loss代码：

import tensorflow as tf

def sigmoid_focal_loss(y_true, y_pred, gamma=2.0, alpha=0.25):
    """
    Sigmoid Focal Loss函数实现
    :param y_true: 实际标签
    :param y_pred: 预测标签
    :param gamma: 调节难易样本的超参数，默认为2.0
    :param alpha: 调节正负样本权重的超参数，默认为0.25
    :return: Sigmoid Focal Loss值
    """
    # 将y_true转化为float类型，防止出现计算错误
    y_true = tf.cast(y_true, tf.float32)
    # 计算二元交叉熵损失
    bce_loss = tf.keras.losses.binary_crossentropy(y_true, y_pred, from_logits=False)
    # 计算sigmoid函数值
    sigmoid_p = tf.sigmoid(y_pred)
    # 计算focal系数
    focal_coef = alpha * y_true * tf.pow(1.0 - sigmoid_p, gamma) + (1.0 - alpha) * (1.0 - y_true) * tf.pow(sigmoid_p, gamma)
    # 计算Sigmoid Focal Loss
    focal_loss = focal_coef * bce_loss
    # 计算平均损失
    loss = tf.reduce_mean(focal_loss)
    return loss

其中，y_true和y_pred分别为实际标签和预测标签，gamma和alpha是超参数，可以根据具体问题进行调整。