focalloss用来解决类别不均衡的问题
1、首先看原始的交叉熵损失函数：
使用Pt代替p，得到如下的公式：
原来的公式可以写成：
2、对原始的交叉熵进行一个简单的改变（通过控制a的值来控制正负样本对loss的共享权重，a越小，负样本的权重越低）：
3、上面的公式可以控制正负样本的权重但是没有办法控制容易分类和难分类样本的权重（看起来应该就是二分类和多分类的问题）
通过a,r两个参数来控制最终损失的大小：focalloss的核心就是使用一个合适的函数来度量难分类和易分类样本对总体损失的贡献
一般而言当γ增加的时候，a需要减小一点
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