之前在知乎上发表了基于pytorch的Focal Loss 以及在YOLOv2上的实验结果（点这）。由于实现Pytorch的一个自定义操作并不需要我们直接写实现梯度后传计算。但是我们本着严谨的方式，还是把Focal Loss的前向和后向进行数学化描述。本文的公式可能数学公式比较多。本文尽量采用分解的方式一步一步的推倒。达到能易懂的目的。
def focal_loss(pred, target, alpha=0.25, gamma=2):
BCE_loss = F.binary_cross_entropy(pred, target)
pt = torch.exp(-BCE_loss)
FL = alpha * (1 - pt)**gamma * BCE_loss
return FL