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Focal Loss 是一种在类别不平衡的情况下改善模型性能的损失函数最初在 2017 年的论文《Focal Loss for Dense Object Detection》中提出这种损失函数主要用于解决在有挑战性的对象检测任务中易分类的负样本占据主导地位的问题从而导致模型难以学习到难分类样本的特征 Focal Loss 修改了标准的交叉熵损失函数通过减少易分类样本的相对损失来增加对难分类样本的关注 其基本形式为如下FL的部分 γ 是调节因子用于控制易分类样本对损失的贡献减小的速率。通过引入Focal Loss 能够降低那些已经被正确分类的样本pt 较高的损失贡献使得模型更加关注那些难以正确分类的样本。
