Focal Loss是近年来在深度学习领域引入的一种损失函数，尤其在处理高度不平衡的数据集时显示出了其独特的优势。本文将详细探讨Focal Loss的原理、实现以及在GitHub上的相关项目。
1. 什么是Focal Loss？
Focal Loss由Lin等人于2017年提出，主要用于解决目标检测中的类别不平衡问题。传统的交叉熵损失在处理样本不平衡时效果不佳，而Focal Loss通过对易分类样本施加更小的损失来提高对难分类样本的关注。
1.1 Focal Loss的数学表达式
Focal Loss的数学公式为：
$$ FL(p_t) = -\alpha_t (1 – p_t)
正文完
