focal loss损失函数和 L1损失函数结合

将focal loss损失函数和L1损失函数结合可以得到一种新的损失函数，可以用于解决一些特定的问题。具体方法如下：

假设我们的模型输出结果为y，真实标签为t，那么该新的损失函数可以表示为：

loss = α * (1 - y)^γ * L1(y, t)

其中，L1(y, t)表示L1损失函数，α和γ是超参数，可以根据具体情况进行调整。

该损失函数的特点是，在L1损失函数的基础上，加入了focal loss的思想，即对于容易被错分的样本，其损失函数的权重会更大，从而加强对这些样本的训练，提高模型的准确率。

需要注意的是，该损失函数需要根据具体问题进行调整超参数，否则可能会出现过拟合或欠拟合等问题。