Focal Loss

Summary- Easy negative sample에 대한 학습 weight를 줄이고, hard negative sample에 대한 weight를 늘리는 것으로 클래스 불균형 현상을 해결하는 cross entropy loss의 확장판. - 최초의 제안은 one-stage object detection 성능 향상을 위함. $FocalLoss(p_{t}) = -\alpha t(1-p_t)^{\gamma}log(p_t)$ 참고논문: https://arxiv.org/pdf/1708.02002Cross entropy loss많은 분야에서 사용하고 있는 cross entropy loss는 그 유용성을 증명하였지만, 잘 분류한 경우보다 잘못 예측한 경우에 대하여 페널티를 부여하는 것에 초점을 두는 단점이 있다. ..