文章预览 使用Focal Loss损失函数解决样本不均衡问题 对于少数类别的样本赋予更高的权重。 2023年08月22日 685 字 Focal Loss的定义 ------------- 理论定义:Focal Loss可以看作是一个损失函数，它使容易分类的样本权重降低，而对难分类的样本权重增加。 Focal Loss基本上是交叉熵损失的延伸。它足够具体地处理阶级不平衡的问题。 https://github.com/yatengLG/Focal-Loss-Pytorch http… 默认 pytorch 损失函数 样本不均衡 阅读全文 浏览 评论