[如何解决样本不均衡与难样本问题?]Focal Loss for Dense Object Detection
今天给大家分享一篇Facebook的关于如何缓解样本不均衡和难样本问题的文章，作者通过设计Focal loss来缓解这一问题，本文是在目标检测领域的文章，但是其中的Focal loss可以使用到NLP等领域，视频介绍了Cross Entropy loss和Focal loss的区别联系，欢迎大家讨论指正。
Смотрите видео [如何解决样本不均衡与难样本问题?]Focal Loss for Dense Object Detection онлайн, длительностью часов минут секунд в хорошем качестве, которое загружено на канал ChrisTech 21 Июнь 2021. Делитесь ссылкой на видео в социальных сетях, чтобы ваши подписчики и друзья так же посмотрели это видео. Данный видеоклип посмотрели 704 раз и оно понравилось 7 посетителям.
![[如何解决样本不均衡与难样本问题?]Focal Loss for Dense Object Detection](https://images.reviewsvideo.ru/videos/aSAGerkXjps)
![[2021达摩院最新paper:对Focal loss改进]Asymmetric Loss For Multi-Label Classification](https://images.reviewsvideo.ru/videos/GACSQKF15j0)
![[如何缓解长尾分布问题?]Decoupling representation and classifier for long-tailed recognition](https://images.reviewsvideo.ru/videos/v_PlRekD358)
