原创正负例样本失衡并使用focal loss

在处理分类任务的过程中，笔者近期注意到当正负样本数量存在明显差异时，分类模型往往更关注样本数量较多的类别，从而造成两类样本的识别准确率出现较大差距（正类样本的识别准确率显著低于负类样本）。
此类问题在实际分类任务中较为常见，主要表现为正负样本比例失衡。针对这一问题，除了常规采用的过采样或欠采样策略外，还有一种思路是调整损失函数的设计，使其能够更加平衡地学习正负样本的信息。
一种直观的做法是对正负样本的损失值赋予不同的权重，例如将正类损失乘以一个系数alpha，而将负类损失乘以(1 - alpha)。然而，在笔者看来，这种方式本质上与过采样或欠采样并无区别，其调整对象是所有正类或所有负类样本的整体权重，粒度相对较大。事实上，并非所有的正类或负类样本都需要被强化学习，其中部分已被正确分类的样本其损失值不应被过度放大。
基于此背景，何恺明等学者在Focal Loss for Dense Object Detection这篇论文中提出了一种新的损失函数——focal loss，并将其应用于传统分类任务中常用的交叉熵损失函数（cross entropy loss）的位置上。该方法有效缓解了因正负样本分布不均而导致的问题。
标准的交叉熵损失公式为：

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