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目录
- 前言
- 一. Focal Loss
- 二. 总结
前言
在目标检测算法中，我们会经常遇到Focal Loss这个东西，今天我们就来简单的分下下这个损失。
一. Focal Loss
在深度学习训练的时候，在遇到目标类别不平衡时，如果直接计算损失函数，那么最终计算的结果可能会偏向于常见类别，低召回率，模型过拟合等问题。为了应对这个问题，于是引出了Focal Loss。具体来说，Focal Loss引入了一个可调参数 γ \gamma γ，用于调整易分类样本和困难样本之间的权重关系。当 γ \gamma γ的值较低时，模型更加关注易分类样本，而当 γ \gamma γ的值较高时，模型更加关注困难样本。Focal Loss的定义如下：
F L ( p t ) = − α ( 1 − p t ) γ log ( p t ) FL(p_t) = -\alpha(1 - p_t)^\gamma \log(p_t) FL(pt)=−α(1−pt)γlog(pt)
在目标检测中，Focal Loss通常用于one-stage的算法中，因为two-stage的算法第一阶段已经筛选过一次了，第二阶段候选框不会造成正负样本的严重失衡。举个例子，在一张图片中，目标通常是比较少的，通常最对也就几十个，但是在使用候选框选取的时候，我们设置的候选框的数量时比较多的，通常都是几万个，如果我们给每个目标贡献的损失设置为10，目标的损失也不过几百，剩下候选框设置贡献的损失为0.1，背景的损失也将达到几千，那么就会导致网络非常关注非目标，也就是背景，从而导致检测效果非常差。
简答总结一句话Focal Loss的作用，其实就是给网络设置个超参数，让网络自己学习正负样本的权重系数，使得网络能够平衡的关注目标和背景，从而不偏袒一方。
看个例子：其中p表示预测概率，y表示真实标签，CE 表示普通的交叉熵损失，FL表示Focal Loss，计算是以 γ = 2 , α = 0.5 \gamma=2, \alpha=0.5 γ=2,α=0.5计算的。
| p | y | CE | FL | CE/FL |
|---|---|---|---|---|
| 0.9 | 1 | 0.105 | 0.00026 | 400 |
| 0.968 | 1 | 0.033 | 0.000008 | 3906 |
| 0.1 | 0 | 0.105 | 0.00079 | 133 |
| 0.032 | 0 | 0.033 | 0.000025 | 1302 |
| 0.1 | 1 | 2.3 | 0.466 | 4.9 |
| 0.9 | 0 | 2.3 | 1.4 | 1.6 |
通过上面的例子可以看出，对于易分样本，Focal Loss能够显著降低他的权重比例，对于难分样本会有稍微降低。在使用的时候Focal Loss易受噪音的干扰。
这里提个问题：Focal Loss和OHEM(采样正负样本)的区别？
二. 总结
定义:
Focal Loss的关键思想是引入一个可调参数，它用于减小易分类样本的权重，并使模型更加关注困难样本。OHEM(Online Hard Example Mining)是一种用于解决类别不平衡问题的训练策略。OHEM通过在每个训练迭代中选择一小部分难例样本，将它们添加到训练集中，从而提高模型对困难样本的学习能力。区别：
Focal Loss是一种损失函数，而OHEM是一种训练策略。Focal Loss主要用于减轻简单样本对训练的影响，提高模型对困难样本的学习能力。而OHEM主要通过挖掘难例样本来增强模型的学习能力。
以上就是关于Focal Loss的介绍，如有错误，敬请指正！