【特征检测】Focal loss 及其反向传播，解决数据不均衡问题

Focal Loss: Focal Loss for Dense Object Detection  论文链接：https://arxiv.org/abs/1708.02002

      我们都知道，当前的目标检测（Objece Detection)算法主要分为两大类：two-stage detector和one-stage detector。two-stage detector主要包括rcnn、fast-rcnn、faster-rcnn和rfcn等，one-stage detector主要包括yolo和ssd等，前者精度高但检测速度较慢，后者精度低些但速度很快。

     对于two-stage detector而言，通常先由RPN生成proposals，再由RCNN对proposals进行Classifcation和Bounding Box Regression。这样做的一个好处是有利于样本和模型之间的feature alignment，从而使Classification和Bounding Box Regression更容易些；此外，RPN和RCNN中存在正负样本不均衡的问题，RPN直接限制正负样本的比例为1:1，对于固定的rpn_batch_size，正样本不足的情况下才用负样本来填充，RCNN则是直接限制了正负样本的比例为1:3或者采用OHEM。

       对于one-stage detector而言，样本和模型之间的feature alignment只能通过reception field来实现，且直接通过回归方式进行预测，存在这严重的正负样本数据不均衡（1:1000）的问题，负样本的比例过高，占据了loss的绝大部分，且大多数是容易分类的，这使得模型的训练朝着不希望的方向前进。作者认为这种数据的严重不均衡是造成one-stage detector精度低的主要原因，因此提出Focal Loss来解决这一问题。

       通过人工控制正负样本比例或者OHEM能够一定程度解决数据不均衡问题，但这两种方法都比较粗暴，采用这种“一刀切”的方式有可能把一些hard examples忽略掉。因此，作者提出了一种新的损失函数Focal Loss，不忽略任何样本，同时又能让模型训练时更加专注在hard examples上。简单说明下Focal loss的原理。

        Focal Loss是在标准的交叉熵损失的基础上改进而来。以二分类为例，标准的交叉熵损失函数为

针对类别不均衡，针对对不同类别对loss的贡献进行控制即可，也就是加一个控制权重αt，那么改进后的balanced cross entropy loss为

但是balanced cross entropy loss没办法让训练时专注在hard examples上。实际上，样本的正确分类概率pt越大，那么往往说明这个样本越易分。所以，最终的Focal Loss为

Focal Loss存在这两个超参数(hyperparameter)，不同的αt和γ，对于的loss如Figure 1所示。从Figure 4, 我们可以看到γ的变化对正（forground）样本的累积误差的影响并不大，但是对于负（background）样本的累积误差的影响还是很大的（γ=2时，将近99%的background样本的损失都非常小）。

        接下来看下实验结果，为了验证Focal Loss，作者提出了一种新的one-stage detector架构RetinaNet，采用的是resnet_fpn，同时scales增加到15个，如Figure 3所示

      Table 1给出了RetinaNet和Focal Loss的一些实验结果，从中我们看出增加α-类别均衡，AP提高了0.9，再增加了γ控制，AP达到了37.8.Focal Local相比于OHEM，AP提高了3.2。从Table 2可以看出，增加训练时间并采用scale jitter，AP最终那达到39.1。

 

    Focal Loss的原理分析和实验结果至此结束了，那么，我们接下来看下Focal Loss的反向传播。首先给出Softmax Activation的反向梯度传播公式，为

有了Softmax Activation的反向梯度传播公式，根据链式法则，Focal Loss的反向梯度传播公式为

总结：Focal Loss主要用于解决数据不均衡问题，可以看做是OHEM算法的延伸。作者是将Focal Loss用于one-stage detector，但实际上这种解决数据不均衡的方法对于two-stage detector来讲同样有效。

相关链接：

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参考：https://blog.csdn.net/disen10/article/details/79289461