Focal Loss是一种针对类别不平衡问题设计的损失函数，尤其适用于目标检测等场景。它通过降低简单样本的权重，让模型更关注难分类的样本，从而提升整体性能！🎯

首先，我们从二分类说起。传统交叉熵在面对正负样本极度不平衡时容易被多数类主导。而Focal Loss引入了调制因子 $(1 - p_t)^\gamma$，其中 $p_t$ 是预测概率，$\gamma$ 为聚焦参数。当 $\gamma > 0$ 时，正确分类的概率越高，损失越小，反之则增加惩罚力度。🔍

接着看多分类情况。公式类似，只是扩展到多个类别，并对每个类别的概率单独计算。这样可以有效缓解长尾分布下的学习困难问题。💻

最后，用Tensorflow实现非常直观！只需几行代码即可定义Focal Loss函数并应用于模型训练中。无论是图像分类还是物体检测任务，都能显著改善结果哦！📸🚀

深度学习 机器学习 Tensorflow