【Focal Loss】简单聊一下Focal Loss

Focal Loss主要是用来解决正负样本不平衡的问题。

Focal Loss根据置信度动态调整交叉熵loss，当预测正确的例子，其置信度增加时，loss的权重系数会逐渐衰减至0，这样模型训练的loss会更关注难检测的例子，大量容易的例子其loss贡献很低。

Focal Loss实际上就是在CELoss(交叉熵损失)的基础上，加了一个调节因子 $(1-p_t)^r$ ，根据 $p_t$ 的值来动态调整损失的权重系数。

细节详见：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/133317452

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