[論文筆記]Focal Loss for Dense Object Detection

論文：Focal Loss for Dense Object Detection 論文鏈接：https://arxiv.org/abs/1708.02002     解決問題： 提出一種新的損失函數：focal loss。該函數通過減少容易分類的樣本的權重，使得模型在訓練時更專注難分類的樣本，從而改善樣本的類別不均衡問題，改善模型的優化方向。     難分類樣本： 舉例說明：假設一個二分類，樣本x

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