病灶损失

焦点损失（Focal Loss）是一种专门的损失函数，用于解决机器学习模型训练过程中的类不平衡问题。这一问题在物体检测任务中尤为常见，因为背景示例（负类）的数量可能远远超过感兴趣的前景物体（正类）的数量。通过动态调整每个示例的权重，Focal Loss 鼓励模型将学习重点放在难以分类的示例上，而不是被大量易于分类的负面示例所淹没。这种方法大大提高了在不平衡数据集上训练的模型的准确性和性能。

病灶损耗的工作原理

焦点损失是标准交叉熵损失的增强版，广泛用于图像分类任务。Meta AI（前身为 Facebook AI 研究中心）的研究人员在RetinaNet 论文中引入的关键创新点是一个调节因子，它可以减少分类良好的示例带来的损失。这使得模型的反向传播更新主要由难以分类示例的误差驱动。该函数包含一个 "聚焦参数"，用于控制降低易分类示例损失权重的速度。通过优先处理这些具有挑战性的示例，优化算法可以对模型权重进行更有意义的调整，从而提高整体性能，尤其是对于 RetinaNet 和某些版本的 YOLO 等单级对象检测器。您可以在 Ultralytics 文档中了解Focal Loss 的技术实现。

实际应用

在现实世界中，类不平衡是一项重大挑战，而 Focal Loss 则有助于为各种现实场景训练稳健的模型。

• 自动驾驶：在开发自动驾驶汽车的过程中，模型必须检测各种物体，其中有些物体并不经常出现，例如行人、骑自行车的人或远处的交通标志。图像的绝大部分可能是道路或天空（背景）。Focal Loss 可以帮助模型更加关注这些关键但罕见的物体，确保不会遗漏它们。这对于构建安全可靠的人工智能汽车解决方案至关重要。卡内基梅隆大学等机构概述了这一领域的挑战。
• 医学诊断：在医学图像分析中，需要对模型进行训练，以便从扫描图像中检测出肿瘤或病变等异常情况。与周围的健康组织相比，异常区域往往非常小。Focal Loss 能让模型专注于识别这些细微的、难以检测的区域，否则这些区域可能会被忽略，而被大量的背景类别所覆盖。这将带来更准确、更可靠的诊断工具，正如在医疗数据集上检测肿瘤的应用中所看到的那样。

与其他损失函数的比较

必须将焦点损失与计算机视觉中使用的其他相关损失函数区分开来。

• 交叉熵损失Focal Loss 是对 Cross-Entropy Loss 的直接修改。Cross-Entropy 对所有示例一视同仁，而 Focal Loss 则引入了一个术语来减少简单示例的影响，使其更适合不平衡的训练数据。要深入了解 Cross-Entropy，斯坦福大学的 CS231n 笔记提供了很好的解释。
• Varifocal Loss：这是一种最新的损失函数，以 Focal Loss 的原理为基础。Focal Loss 对所有正向示例一视同仁，而 Varifocal Loss 则根据分类得分来权衡这些示例，给予高质量的正向示例更多权重。您可以在Ultralytics 损失函数参考资料中了解更多有关其具体实现的信息。
• 基于 IoU 的损失：广义联合交集（IoU）、DIoU 和 CIoU 等函数用于衡量预测边界框的定位精度。它们关注的是物体在哪里，而焦点损失关注的是物体是什么（其分类）。在Ultralytics YOLOv8 等现代检测器中，分类损失（如 Focal Loss）和回归损失（如基于 IoU 的损失）共同用于训练模型。