Focal Loss是一种用于解决类别不平衡问题的损失函数。其主要目的是在目标检测任务中处理前景类和背景类极度不平衡的情况，例如前景与背景的比例可能达到1:1000。
Focal Loss通过对标准交叉熵损失函数进行改进，引入了一个动态缩放因子，使得模型能够更加关注难分类样本（hard examples），而减少对易分类样本（easy examples）的关注。具体来说，Focal Loss通过调整权重因子来重新平衡不同类别之间的相对损失，从而减少逆向类频率带来的不平衡影响。
数学上，Focal Loss的公式可以表示为：
Focal Loss在实际应用中表现出色，特别是在图像目标检测领域，它显著提高了模型对难分类样本的敏感度，避免了大量简单负样本在训练过程中淹没检测器的问题。此外，Focal Loss不仅限于图像检测任务，还可以应用于其他不平衡学习问题中。
总结来说，Focal Loss通过动态调整样本权重，专注于难分类样本的训练，有效解决了类别不平衡问题，并在多个领域得到了广泛应用
声明：文章来源于网络，如有侵权请联系删除！