本文深入探討Focal Loss中的Gamma參數(shù)選擇技巧，幫助研究者了解如何根據(jù)應(yīng)用場景和任務(wù)復(fù)雜度調(diào)整Gamma值，以應(yīng)對分類任務(wù)中的樣本不平衡問題，從而提升模型預(yù)測精度。無論是自動駕駛還是目標(biāo)檢測，掌握這些技巧將讓你的模型學(xué)習(xí)更加高效。...