我目前使用的是交叉熵损失函数，但由于数据集不平衡，性能表现不佳。
有没有更好的损失函数？
回答：
这是一个非常广泛的主题，但在我看来，你应该尝试焦点损失：它是由Tsung-Yi Lin、Priya Goyal、Ross Girshick、Kaiming He 和 Piotr Dollar引入的，用于处理目标检测中的不平衡预测。自引入以来，它也被用于分割的背景下。
焦点损失的理念是减少正确（或几乎正确）预测的损失和梯度，同时强调错误的梯度。
如图所示：
蓝色曲线是常规的交叉熵损失：一方面，对于分类良好的示例，它仍然有不可忽视的损失和梯度；另一方面，对于错误分类的示例，它的梯度较弱。
相比之下，焦点损失（所有其他曲线）对于分类良好的示例有较小的损失和较弱的梯度，而对于错误分类的示例则有更强的梯度。
