使用focal loss来防止正负样本不平衡

在分类问题中，我们通常会面临正负样本不平衡的情况。这种情况下，如果我们直接使用交叉熵损失函数，模型可能会偏向于多数类，而忽略少数类。为了解决这个问题，我们可以使用 Focal Loss 来调整损失函数。

Focal Loss 的核心思想是，对于难以分类的样本，给予更高的权重，从而使模型更加关注这些样本。具体来说，Focal Loss 引入了一个衰减因子，该因子与每个样本的预测概率相关。对于容易分类的样本，该因子接近于 0，对损失函数的贡献较小；而对于难以分类的样本，该因子会增大，对损失函数的贡献较大。

Focal Loss 的公式如下：

$$FL(p_t) = -\alpha_t(1-p_t)^\gamma \log(p_t)$$

其中，$p_t$ 是模型对样本 $t$ 的预测概率，$\alpha_t$ 是样本 $t$ 的权重，$\gamma$ 是衰减因子。对于正样本，$\alpha_t$ 可以设置为负样本的数量与正样本的数量的比例；对于负样本，$\alpha_t$ 可以设置为 1。$\gamma$ 的值可以根据实际情况进行调整。

使用 Focal Loss 可以有效地解决正负样本不平衡的问题，提高模型的性能。