📚 Focal Loss 损失函数简述 📈

在深度学习中，损失函数是优化模型性能的核心工具之一。而当我们面对类别不平衡问题时，传统的交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss）往往显得力不从心。这时，Focal Loss 登上了历史舞台！🎯

Focal Loss 的核心思想在于通过动态调整权重，降低简单样本对总损失的影响，将更多的关注点放在难分类样本上。它通过引入一个调制因子 $(1-p_t)^\gamma$ 来实现这一目标，其中 $p_t$ 是预测概率，$\gamma$ 为聚焦参数。当 $\gamma > 0$ 时，预测正确的样本对损失的影响会迅速衰减，从而让模型更加专注于困难样本的学习。💪

此外，Focal Loss 还结合了平衡因子 $\alpha$，进一步缓解正负样本比例失衡的问题。这种设计使得 Focal Loss 在目标检测等任务中表现尤为出色，比如在 COCO 数据集上的广泛应用就证明了它的强大。🚀

总而言之，Focal Loss 是一种高效且优雅的解决方案，特别适合解决现实世界中的数据不平衡问题！💡