focal loss,如何选择合适的损失函数

focal loss,如何选择合适的损失函数

论文：《FocalLossforDenseObjectDetection》代码：https://github/facebookresearch/Detectron.Abstract目前为止，最准确的物体检测是基于R-CNN推广的两阶段方法，其中Focalloss是常用的解决类别不平衡问题的损失函数，由何凯明提出（论文名称：FocalLossforDenseObjectDetection），用于解决该问题-在图像字段中进行目标检测。

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。 稍微思考为什么焦损失对负样本分类有效参考：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导致的模型性能问题。 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FocalLoss的引入主要是为了解决单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）？ 图像中可匹配的"pt"的定义如下。根据其真实含义：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？ 除了焦损之外，

为了解决类别不平衡问题，作者提出了一种新的损失函数：focalloss。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，使得模型的Focalloss损失函数基于二元交叉熵。 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。

事实上，FocalLoss可以看作是对交叉熵损失函数的改进。它是已知的样本类别（即标签）的真实概率。一般情况下，训练需要对标签进行一次热编码，最终的交叉熵损失函数就成为FocalLoss的定义。进行分类，增加难分类样本的权重。 数学定义：焦损调制因子(modul