多分类focal loss及其tensorflow实现
之前在做一个分类的任务，受师兄指点，知道了这样一个损失，但是笔者的实验结果并不是很好，反而和过采样的结果相比略有下降，但是权当学习了
focal loss是何凯明大神在论文：Focal Loss for Dense Object Detection 中提出来用于目标检测任务的，但是本质也还是分类任务，所以就尝试把focal loss用在多分类任务上。
focal loss的形式如下：
可以看到这里有两个超参，
是用来平衡样本数量的，
相当于惩罚项，用来控制难分样本的挖掘，=1的时候就是我们平常使用的交叉熵损失，但是当取值增大时，易分样本的损失就会变小，难分样本的损失则相对来说较大。在论文中=0.25，=2，这是作者认为的最佳参数，如果需要调整，当增大时，的值需要略微减小（的取值范围是(0,1]）（In general should be decreased slightly as is increased）。这里的
就是predictions。
然后贴出笔者实现的tensorflow版本多分类focal loss：
focal_loss = tf.reduce_mean(- tf.reduce_sum(alpha * label * tf.pow(1-pred, gamma) * tf.log(pred), reduction_indices=[1]))对于多分类，alpha的长度应该和类别数一致，直觉下应该是样本越多，alpha越小（多出好多超参...）。
如果有哪位大神通过focal loss得到较好的分类效果希望可以交流一下。