卑微的搬运工o
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FocalLoss损失函数

RetinaNet算法是基于anchor-based的目标检测模型，为了验证创新点focal loss的有效性提出RetinaNet网络。

FocalLoss损失函数：

FL(Pt)=-\alpha_{t}(1-P_{t})^{\gamma }log(P_{t})

\alpha _{t}=\left\{\begin{matrix}\alpha ,y=1 & \\ 1-\alpha ，否则 & \end{matrix}\right。​​​​​​​

P_{t}=\left\{\begin{matrix}P ,y=1 & \\ 1-P ，否则 & \end{matrix}\right。​​​​​​​

    α的作用：降低了大量简单负样本在训练中所占的权重，平衡正负样本本身的比例不均，论文中alpha取0.25，即正样本要比负样本占比小，这是因为负例易分。
    γ的作用：虽然上式可以控制正负样本的权重，但是没法控制容易分类和难分类样本的权重，因此加入调节系数，目的是通过减少易分类样本的权重，从而使得模型在训练时更专注于难分类的样本。

    关于α和γ的作用细节，后续有时间我会补充的详细一点，有些博客写的还是很详细的，不过能按自己的思路写一遍可以帮助自己更好的理解，对以后的复习也会有很大的帮助~

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