机器学习笔记:focal loss
- 开发
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-
1 介绍
- 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
- 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。
原文地址:https://blog.csdn.net/qq_40206371/article/details/139584365
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