Weighted Focal Loss는 객체 검출(Object Detection) 분야에서 많이 사용되는 손실 함수 중 하나입니다. 이 손실 함수는 각각의 예측 오차에 대해 가중치를 적용하여 불균형한 데이터셋에서 높은 정확도를 얻는 데에 사용됩니다.
Focal Loss는 일반적인 교차 엔트로피 손실(Cross-Entropy Loss)과 다르게, 잘못된 예측에 대한 손실값을 증폭시키는 방식으로 학습을 진행합니다. 이를 통해 모델이 쉽게 혼란스러운 예제에 대해 더욱 집중할 수 있도록 도와주며, 따라서 불균형한 데이터셋에서 더욱 효과적인 학습을 가능하게 합니다.
Weighted Focal Loss는 Focal Loss의 가중치를 더욱 세밀하게 조정하여, 다른 클래스 간의 중요도를 더욱 정확하게 반영합니다. 예를 들어, 불균형한 데이터셋에서 상대적으로 드문 클래스가 중요한 경우, 이 클래스에 대한 예측 오차에 대해 더 높은 가중치를 부여하여 더욱 정확한 분류를 이룰 수 있도록 도와줍니다.
따라서, Weighted Focal Loss는 불균형한 데이터셋에서 객체 검출 모델의 학습과정에서 중요한 손실 함수 중 하나입니다.
Jacob