focal loss 两点理解

时间 2019-11-18

标签 focal loss 两点 2点理解繁體版

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博客给出了三个算例。
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能够看出，focal loss 对可很好分类的样本赋予了较小的权重，可是对分错和不易分的样本添加了较大的权重。spa

对于类别不平衡，使用了\(\alpha_t\)进行加权，文章中提到较好的值是0.25，说明在训练过程当中仍然须要对正样本进行降权。
正常的理解是训练过程当中负样本的数量应该远大于正样本，0.25的值应该是通过大量实验得出的。
一个合理的解释就是通过权重调整，随着训练的进行，正样本的权重应该逐渐降低。这个解释感受有点牵强附会了。。。blog

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