📊 处理样本不平衡：LOSS ❤️ Focal Loss

在机器学习领域，样本不平衡问题一直是一个棘手的挑战。当我们面对数据集中正负样本比例悬殊的情况时，模型往往会对多数类过度拟合，而对少数类表现不佳。这时，Focal Loss（焦点损失函数）便成为了一种强有力的解决方案。相较于传统的交叉熵损失，Focal Loss通过降低简单样本的权重，将更多注意力集中在难以分类的样本上，从而有效缓解了样本不平衡的问题。💡

具体来说，Focal Loss通过引入一个调制因子（modulating factor），减少正确预测样本的贡献，同时放大错误预测样本的影响。这就像一位严厉但公平的教练，专注于提升团队中的薄弱环节，而不是一味地表扬强者。💪

此外，在实际应用中，我们还可以结合过采样或欠采样等技术，进一步优化模型性能。无论是医学影像分析还是金融风控场景，Focal Loss都能帮助我们更精准地捕捉关键信息，让模型的表现更加出色！🌟

机器学习 深度学习 FocalLoss 样本不平衡

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