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学習・ファインチューニング

Focal Lossとは？簡単な負例の影響を抑え、不均衡データの学習を改善する技術

Focal Lossは、正しく判定できる例の損失を小さくし、難しい例へ学習を集中させる損失関数です。RetinaNetの構造、係数と初期化の仕組み、COCOでの実験結果から、物体検出や業務分類への応用と注意点を解説します。

参照論文：Focal Loss for Dense Object Detection