这篇文章将为大家详细讲解有关Tensorflow中FocalLoss函数如何使用，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。

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1、FocalLoss介绍

FocalLoss是在交叉熵函数的基础上进行的改进，改进的地方主要在两个地方

（1）、改进第一点如下公式所示。

首先在原有交叉熵函数基础上加了一个权重因子，其中gamma>0，使得更关注于困难的、错分的样本。比如：若 gamma = 2，对于正类样本来说，如果预测结果为0.97，那么肯定是易分类的样本，权重值为0.0009，损失函数值就会很小了；对于正类样本来说，如果预测结果为0.3，那么肯定是难分类的样本，权重值为0.49，其损失函数值相对就会很大；对于负类样本来说，如果预测结果为0.8，那么肯定是难分类的样本，权重值为0.64，其损失函数值相对就会很大；对于负类样本来说，如果预测结果为0.1，那么肯定是易分类的样本，权重值为0.01，其损失函数值就会很小。而对于预测概率为0.5时，损失函数值只减少了0.25倍，所以FocalLoss减少了简单样本的影响从而更加关注于难以区分的样本。

（2）、改进第二点如下公式所示。

下面将简单推导一下FocalLoss函数在二分类时的函数表达式。

FocalLoss函数可以表示如下公式所示：

3、FocalLoss代码实现

按照上面导出的表达式FocalLoss的伪代码可以表示为：

从这里可以看到1-y_pred项可能为0或1，这会导致log函数值出现NAN现象，所以好需要对y_pred项进行固定范围值的截断操作。最后在TensorFlow1.8下实现了该函数。

import tensorflow as tf
def focal_loss(y_true, y_pred, alpha=0.25, gamma=2):    epsilon = 1e-5    y_pred = tf.clip_by_value(y_pred, epsilon, 1 - epsilon)    logits = tf.log(y_pred / (1 - y_pred))    weight_a = alpha * tf.pow((1 - y_pred), gamma) * y_true    weight_b = (1 - alpha) * tf.pow(y_pred, gamma) * (1 - y_true)    loss = tf.log1p(tf.exp(-logits)) * (weight_a + weight_b) + logits * weight_b    return tf.reduce_mean(loss)

关于Tensorflow中FocalLoss函数如何使用就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。