【Focal Loss】簡單聊一下Focal Loss

Focal Loss主要是用來解決正負樣本不平衡的問題亿乳。

Focal Loss根據置信度動態(tài)調整交叉熵loss，當 預測正確的例子，其置信度增加時朋腋，loss的權重系數會逐漸衰減至0，這樣模型訓練的loss會更關注難檢測的例子膜楷，大量容易的例子其loss貢獻很低旭咽。

Focal Loss實際上就是在CELoss(交叉熵損失)的基礎上，加了一個調節(jié)因子(1-p_t)^r赌厅，根據p_t的值來動態(tài)調整損失的權重系數穷绵。

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