focal loss 兩點理解
博客給出了三個算例。
可以看出，focal loss 對可很好分類的樣本賦予了較小的權重，但是對分錯和不易分的樣本添加了較大的權重。
對於類別不平衡，使用了$\alpha_t$進行加權，文章中提到較好的值是0.25，說明在訓練過程中仍然需要對正樣本進行降權。
正常的理解是訓練過程中負樣本的數量應該遠大於正樣本，0.25的值應該是經過大量實驗得出的。
一個合理的解釋就是經過權重調整，隨著訓練的進行，正樣本的權重應該逐漸下降。這個解釋感覺有點牽強附會了。。。
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