🌟Focal Loss 理解🌟

在深度学习中，目标检测和语义分割任务常常面临类别不平衡的问题。这时，Focal Loss应运而生！✨它是一种专门设计用来解决正负样本比例失衡问题的损失函数。

传统交叉熵损失在处理类别不平衡时会倾向于预测多数类，导致模型对少数类的识别能力下降。而Focal Loss通过引入一个调节因子（pt），动态调整难易样本的权重。简单来说，它降低了容易分类样本的权重，将更多关注点放在难分类样本上，从而提升模型的整体性能。💪

具体而言，Focal Loss公式为：

`FL(pt) = -α(1-pt)^γ log(pt)`

其中，α用于平衡正负样本，γ控制难易样本的惩罚力度。当γ值增大时，难样本的权重会显著提高。

通过这种方式，Focal Loss不仅提高了模型训练效率，还增强了对稀有类别的敏感度，让模型更加智能与精准！🎯

深度学习 机器学习 FocalLoss