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上图：
图中的pt
横轴的取值范围是0-1，接近1时有两种可能情况，（1）y是1，logit接近1（2）y是0，logit接近0.
因为pt是随着y变的。所以以上两种情况来说都是预测的比较好的情况，在目标检测中，大部分都是背景，因此大部分都预测的很好，因此要减少预测的好的在loss中的权重。
交叉熵解释
交叉熵是一种代价函数，其可以计算出两个概率分布的差异程度。
在二分类时很简单，因为分布是多输入单输出的概率分布。
在多分类时比较复杂，因为此时的概率分布是多输入多输出概率分布。如输入是一张图片，而输出是多维输出。
此时
而多个二分类时是,注意，这不是回归问题，回归的话，只有一个输出，而这里是两个输出。这里是理想化了，就是标签只有0和1，而假如一个真实的分布，可能青蛙是0.8，蛇是0.2。因此这里算的就会出问题，tensorflow里就是理想化的算子，假如你的标签不是0和1，而是小数的化，那么调他的接口就会出错。
因此在多个二分类时，focal loss是单独作用于每一个输出维度。多个也一样计算pt
l连续情况下的计算
连续情况下公式转化为乘上一个|a-c|^r。a和c分别是logit和label，label可以是连续的情况