论文(3) Focal Loss

### 关于 Focal Loss 的论文及其相关内容 Focal Loss 是一种专为解决一阶段目标检测器中的类别不平衡问题而设计的损失函数[^1]。其核心思想在于重新调整标准交叉熵损失，以降低那些容易被分类的样本（即简单示例）对总损失的影响，从而使模型能够更加专注于难以分类的样本（困难示例）。这一方法显著提高了密集对象检测器的效果。 #### RetinaNet: 使用 Focal Loss 的经典案例 在《Focal Loss for Dense Object Detection》这篇论文中，作者提出了 RetinaNet 架构并引入了 Focal Loss 来应对前景与背景之间的极端类别不平衡问题[^4]。具体而言，当面对诸如 1:1000 这样的严重比例失衡时，传统的交叉熵损失会倾向于忽略少数类别的正样本，因为大量负样本主导了整个优化过程。通过应用 Focal Loss，可以有效缓解此类问题，并提升检测精度。 以下是该算法的一些关键技术要点： - **动态加权机制**: 对于每一个预测框, focal loss 动态地赋予不同难度级别的样例不同的权重值. - **γ参数控制聚焦程度**: γ是一个超参量用来调节难易区分度之间差异的重要性. 较高的gamma意味着更加强调困难例子. ```python def focal_loss(prediction_tensor, target_tensor, alpha=0.25, gamma=2): r""" Compute the focal loss between `logits` and the golden `target` values Args: prediction_tensor: The predicted outputs (before sigmoid). target_tensor: The ground truth labels {0 or 1}. alpha: A balancing factor to handle class imbalance problem. gamma: Modulating factor that focuses on hard negatives. Returns: Weighted cross entropy loss with modulation term added. """ zeros = tf.zeros_like(target_tensor) pos_p_sub = tf.where(tf.equal(target_tensor , 1), prediction_tensor - zeros, zeros) neg_p_sub = tf.where(tf.less(target_tensor, 1), zeros - prediction_tensor, zeros ) per_entry_cross_ent = -(alpha * ((pos_p_sub)**gamma) * tf.log(tf.clip_by_value(pos_p_sub,1e-8,1.)) + (1-alpha)*((neg_p_sub)**gamma ) *tf.log(1.-prediction_tensor)) return tf.reduce_sum(per_entry_cross_ent) ``` 此代码片段展示了如何实现基于 TensorFlow 的焦损计算逻辑。 --- ###