focal loss的多個方面詳解

一、focal_loss代碼

def binary_focal_loss(gamma=2.0, alpha=0.25):
    def binary_focal_loss_fixed(y_true, y_pred):
        """
        y_true shape need same as y_pred shape
        """
        epsilon = K.epsilon()
        y_pred = K.clip(y_pred, epsilon, 1.0 - epsilon)
        p_t = y_true * y_pred + (1 - y_true) * (1 - y_pred)
        alpha_factor = y_true * alpha + (1 - y_true) * (1 - alpha)
        modulating_factor = K.pow(1.0 - p_t, gamma)
        return -K.sum(alpha_factor * modulating_factor * K.log(p_t), axis=-1)
    return binary_focal_loss_fixed

focal loss代碼通過使用keras庫來創建一個二分類的focal loss函數。在pseudo-Huber損失函數的基礎上，利用指數函數來加強焦點。對於y_true=1和y_true=0，alpha參數會對真正和假正誤差進行賦值。同樣的，gamma參數會調整損失函數的幾何形狀。

二、focal loss實際並不好用

focal loss實際上並不如預期那樣好用。一些研究人員在實驗中發現，雖然focal loss在框架用例數據集上的結果要優於標準的交叉熵損失，但在其他數據集上可能會產生比標準交叉熵損失更差的結果。這個原因主要是focal loss只關注於未被正確分類的樣本，忽略掉了其他已被正確分類的樣本，因此會產生過擬合的問題。

三、focalloss缺點

focal loss最大的缺點之一就是需要經過不斷的實驗才能確定最優的gamma和alpha參數，而這對於很多工程師或者是研究人員來說是一件非常耗時的過程。此外，focal loss在樣本不平衡和分布移位（distribution shift）的時候也會出現問題，這是因為gamma和alpha參數不穩定，它們往往取決於數據的分布情況。

四、focalloss改進

為了解決focal loss所面臨的問題，學者們提出了一些改進。比如在目標檢測中，RetinaNet提出的focal loss可以通過多層監督來加強難分類樣本的訓練，而自適應分類的半監督focal loss則可以根據每個類別數據的分布自適應性地進行alpha和gamma參數的調整。

五、focal loss函數

根據最初的論文，focal loss函數可以表示如下：

FL(p_t)=-α(1−p_t)^γ * log(p_t)

其中，p_t是正確分類的概率，α是正向權重，γ是焦距參數。可以看到，當γ=0並且α=0.25時，公式會退化成標準的二元交叉熵損失函數。

六、focalloss損失函數

focal loss應用在分類任務中時，可以通過將其作為損失函數來優化模型。下面是一個圖像分類的focal loss示例：

from keras import backend as K

def categorical_focal_loss(gamma=2.0, alpha=0.25):
    def focal_loss_fixed(y_true, y_pred):
        """
        Multi-class Focal loss for imbalanced data
        """
        epsilon = K.epsilon()
        y_pred = K.clip(y_pred, epsilon, 1.0 - epsilon)
        y_true = K.one_hot(tf.cast(y_true, tf.int32), y_pred.shape[1])
        pt = y_true * y_pred + (1 - y_true) * (1 - y_pred)
        alpha_t = y_true * alpha + (1 - y_true) * (1 - alpha)
        loss = -K.sum(alpha_t * K.pow(1.0 - pt, gamma) * K.log(pt),axis=-1)
        return loss
    
    return focal_loss_fixed
    
model = Sequential()
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax', input_shape=input_shape))
model.compile(optimizer='adam', 
              loss=categorical_focal_loss(gamma=2., alpha=.25),
              metrics=['accuracy'])

七、focal選取

最後，被稱為有效的優化方案之一的樣本調整技術可以用來解決focal loss在樣本不均衡的情況下產生過擬合的問題。樣本調整可以通過減輕訓練數據中的類別不平衡性來消除過擬合。