focal loss 兩點理解

時間 2019-11-18

標籤 focal loss 兩點 2點理解简体版

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博客給出了三個算例。
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能夠看出，focal loss 對可很好分類的樣本賦予了較小的權重，可是對分錯和不易分的樣本添加了較大的權重。spa

對於類別不平衡，使用了\(\alpha_t\)進行加權，文章中提到較好的值是0.25，說明在訓練過程當中仍然須要對正樣本進行降權。
正常的理解是訓練過程當中負樣本的數量應該遠大於正樣本，0.25的值應該是通過大量實驗得出的。
一個合理的解釋就是通過權重調整，隨着訓練的進行，正樣本的權重應該逐漸降低。這個解釋感受有點牽強附會了。。。blog

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