✨ Focal Loss 简介 ✨

🌟 在深度学习领域，特别是在目标检测和图像分割任务中，我们经常遇到类别不平衡的问题。这意味着某些类别的样本数量远远多于其他类别，这会导致模型偏向预测那些样本量大的类别。此时，Focal Loss 就显得尤为重要了！🎯

🌈 Focal Loss 是一种改进版的交叉熵损失函数，旨在解决类别不平衡问题。它通过降低易分类样本的权重，将更多的注意力集中在难分类的样本上。这样，即使面对大量易分类的多数类样本，模型也能更有效地学习少数类的特征。🤓

📘 具体来说，Focal Loss 引入了一个调节因子 $(1 - p_t)^\gamma$，其中 $p_t$ 是模型预测的概率与实际标签的一致性度量，$\gamma$ 为一个可调参数（通常取值为 2）。这个调节因子使得正确分类的样本的损失贡献减小，而错误分类的样本的损失贡献增大。这样一来，模型就能更好地关注那些难以区分的样本，从而提高整体性能。📚

🎉 总之，Focal Loss 是一种强大的工具，帮助我们在处理类别不平衡数据时获得更好的模型性能。它不仅提升了模型对少数类的识别能力，还提高了整体的准确性和鲁棒性。🚀

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