Focal loss,比赛 focal loss

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根据其真实含义，"pt"的定义如下：将上述两个公式结合起来，交叉熵损失实际上变为以下公式。 既然我们知道了γ的作用，那么α有什么作用呢？ 除了焦点损失来解决类别不平衡问题之外，作者还提出了一种新的损失函数：焦点损失。该损失函数是在标准交叉熵损失的基础上进行修改的。 该函数可以减少容易分类的样本的权重，使得模型

稍微思考为什么焦损失有效参考：背景焦损失最初由何凯明提出，最初用于图像领域，用于解决数据不平衡引起的模型性能问题。 本文尝试基于交叉熵损失函数来分析数据不平衡性。FocalLoss损失函数简介FocalLossis的引入主要是为了解决一阶段目标检测中正负样本数量极度不平衡的问题。 那么什么是正负样本不平衡（ClassImbalance）？ 可以匹配图像中的目标

ˇ△ˇ 论文："FocalLossforDenseObjectDetection"代码：https://github/facebookresearch/Detectron.Abstract到目前为止，最准确的物体检测器是基于R-CNN推广的两阶段方法，其中一个Focalloss是基于两阶段方法的分类交叉熵损失函数。 它是动态缩放的交叉熵损失。通过动态缩放因子，可以在训练过程中动态降低易于区分的样本的权重，从而快速关注那些难以区分的样本。

FocalLoss的定义理论定义：FocalLoss可以看作是损失函数，它减少了易分类样本的权重，增加了难分类样本的权重。 数学定义：Focalloss调制因子（modul）实际上，FocalLos可以看作是交叉熵损失函数的改进。它是样本类别（即标签）的真实概率，是已知的。一般情况下，训练需要在标签上进行。 -hotencoding，最终的交叉熵损失函数变为

焦点损失（FL）是解决类不平衡分类问题的一种有效方法，已成功应用于目标检测任务。FLloss函数可以通过调整$\gamma$和$\alpha$来适应不同类别的正图像。 负样本分类的Focalloss是解决类别不平衡问题的常用损失函数，由何凯明（论文名称：FocalLossforDenseObjectDetection）提出，应用于图像领域，解决单阶段目标检测中的正问题。