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這篇文章將為大家詳細講解有關Tensorflow中FocalLoss函數如何使用，文章內容質量較高，因此小編分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后對相關知識有一定的了解。
1、FocalLoss介紹
FocalLoss是在交叉熵函數的基礎上進行的改進，改進的地方主要在兩個地方
（1）、改進第一點如下公式所示。
首先在原有交叉熵函數基礎上加了一個權重因子，其中gamma>0，使得更關注于困難的、錯分的樣本。比如：若 gamma = 2，對于正類樣本來說，如果預測結果為0.97，那么肯定是易分類的樣本，權重值為0.0009，損失函數值就會很小了；對于正類樣本來說，如果預測結果為0.3，那么肯定是難分類的樣本，權重值為0.49，其損失函數值相對就會很大；對于負類樣本來說，如果預測結果為0.8，那么肯定是難分類的樣本，權重值為0.64，其損失函數值相對就會很大；對于負類樣本來說，如果預測結果為0.1，那么肯定是易分類的樣本，權重值為0.01，其損失函數值就會很小。而對于預測概率為0.5時，損失函數值只減少了0.25倍，所以FocalLoss減少了簡單樣本的影響從而更加關注于難以區分的樣本。
（2）、改進第二點如下公式所示。
下面將簡單推導一下FocalLoss函數在二分類時的函數表達式。
FocalLoss函數可以表示如下公式所示：
3、FocalLoss代碼實現
按照上面導出的表達式FocalLoss的偽代碼可以表示為：
從這里可以看到1-y_pred項可能為0或1，這會導致log函數值出現NAN現象，所以好需要對y_pred項進行固定范圍值的截斷操作。最后在TensorFlow1.8下實現了該函數。
import tensorflow as tfdef focal_loss(y_true, y_pred, alpha=0.25, gamma=2):epsilon = 1e-5y_pred = tf.clip_by_value(y_pred, epsilon, 1 - epsilon)logits = tf.log(y_pred / (1 - y_pred))weight_a = alpha * tf.pow((1 - y_pred), gamma) * y_trueweight_b = (1 - alpha) * tf.pow(y_pred, gamma) * (1 - y_true)loss = tf.log1p(tf.exp(-logits)) * (weight_a + weight_b) + logits * weight_breturn tf.reduce_mean(loss)
關于Tensorflow中FocalLoss函數如何使用就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。
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