Focal Loss：解决类别不平衡问题，增加对困难样本的挖掘

Focal Loss：解决类别不平衡问题，增加对困难样本的挖掘

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/m0_48086806/article/details/132498523

Focal Loss是一种改进的损失函数，主要用于解决目标检测中正负样本极度不平衡的问题。它通过引入平衡因子α和聚焦因子γ，能够有效提高模型对困难样本的学习能力。本文将详细介绍Focal Loss的原理及其在目标检测中的应用。

在目标检测任务中，由于存在大量背景区域（负样本）和少量目标区域（正样本），导致正负样本极度不平衡。传统的交叉熵损失函数在这种情况下效果不佳，因为模型容易被大量易分类的负样本主导，而忽视了少量但重要的正样本。为了解决这一问题，Focal Loss应运而生。

交叉熵损失函数

一个样本的交叉熵损失函数可以表示为：

其中，$p_t$表示将该样本分类为$t$的概率。

Focal Loss的改进

Focal Loss在交叉熵损失函数的基础上增加了一个平衡因子$\alpha$和一个聚焦因子$\gamma$，分别用来调节不同类别样本的权重以及难分样本和易分样本之间的权重。一个样本的Focal Loss可以表示为：

1. 平衡因子$\alpha_t$：用来调节不同类别的权重，解决样本不均衡问题。
2. 聚焦因子$\gamma$：用来聚焦于困难样本的训练和挖掘。如果该样本的$p_t$很高，那么由于增加了$(1-p_t)^\gamma$，可以使得该样本对应的权重变小，即易分类样本的权重变小；反之，难分类样本的权重相对而言会变大。

Focal Loss的特点

• 当$p_t$很小时（样本难分），$(1-p_t)^\gamma$趋近1，难分样本的权重不受影响；
• 当$p_t$很大时（样本易分），$(1-p_t)^\gamma$趋近0，损失函数中样本的权重下降很多；
• 聚焦因子$\gamma$可以调节易分类样本权重的降低程度，越大权重降低程度越大。

应用场景

Focal Loss常用于目标检测领域，特别是在处理大量anchor boxes时，能够有效提高模型对困难样本的学习能力。

参考链接

• https://blog.csdn.net/qq_41204464/article/details/122671175
• https://blog.csdn.net/u011583927/article/details/90716942

本文原文来自CSDN博客