Focal Loss是一种新的深度学习损失函数，用于解决类别不平衡问题，可以改善模型的分类性能。它是一种类似于交叉熵损失函数的损失函数，但是它比交叉熵损失函数具有更强的分类能力，可以更好地处理类别不平衡的问题。Focal Loss的损失函数定义如下：
F L ( p t ) = − α t ( 1 − p t ) γ l o g ( p t ) FL(p_t)=-\alpha_t(1-p_t)^\gamma log(p_t) FL(pt)=−αt(1−pt)γlog(pt)
其中， p t p_t pt是正确类的概率， α t \alpha_t αt是类别t的权重， γ \gamma γ是一个超参数，用于控制损失函数的形状，通常取值为2或3。
Focal Loss的变体包括：
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动态Focal Loss：在Focal Loss的基础上，引入了动态权重 α t \alpha_t αt，以更好地处理不同类别之间的不平衡。
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改进的Focal Loss：在Focal Loss的基础上，引入了额外的参数 β \beta β，以更好地处理类别不平衡问题。
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多任务Focal Loss：在Focal Loss的基础上，引入了多任务学习，以更好地处理多个任务之间的不平衡。