Focal Loss
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Focal Loss相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
为了有效地同时解决样本类别不均衡和苦难样本的问题，何凯明和RGB以二分类交叉熵为例提出了一种新的Loss----Focal loss
原始的二分类交叉熵形式如下：
Focal Loss形式如下：
上式中，相对于原始的二分类交叉熵加入了两个量：1、modulating factor：
（其中幂称为focusing parameter）；2、
；
现在分别来解释一下两个分量的作用：
（1）第一个分量称为调制系数，它的作用是困难样本挖掘，比如p越大，则表示它更趋于是简单正样本，则对应的调制系数则更小，即简单样本对Loss的贡献更小，对于简单负样本同样如此；
（2）第二个分量我还不是很理解，感觉就只是一个起到调节不同类别样本比例的作用；
参考博客：https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77019084
https://blog.csdn.net/qq_34564947/article/details/77200104
以上是关于Focal Loss的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章