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- 表述不通顺，但不影响理解。

- 版本号不匹配：如软件包名称、界面版本号。

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- 易用性：

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- 描述内容存在歧义指代不明、上下文矛盾。

- 逻辑不清晰，该分类、分项、分步骤的没有给出。

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- 正确性：

- 技术原理、功能、支持平台、参数类型、异常报错等描述和软件实现不一致。

- 原理图、架构图等存在错误。

- 命令、命令参数等错误。

- 代码片段错误。

- 命令无法完成对应功能。

- 界面错误，无法指导操作。

- 代码样例运行报错、运行结果不符。

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mindsponge.metrics.BinaryFocal

class mindsponge.metrics.BinaryFocal(alpha=0.25, gamma=2.0, feed_in=False, not_focal=False)

计算二分类中预测值和真实值之间的焦点损失，详细实现过程参考： Lin, Tsung-Yi, et al. ‘Focal loss for dense object detection’ 。

$$\mathrm{FL}\left(p_{\mathrm{t}}\right)=-{\alpha }_{\mathrm{t}}{(1-p_{\mathrm{t}})}^{\gamma }\log \left(p_{\mathrm{t}}\right)$$

参数：

• alpha (float) - 交叉熵误差使用的权重系数。默认值：0.25。

• gamma (float) - 超参数，调节误差难易程度。默认值：2.0。

• feed_in (bool) - 是否对输入进行转换。默认值：”False”。

• not_focal (bool) - 是否使用focal误差。默认值：”False”。

输入：

• prediction (Tensor) - 模型预测值，shape为 $(batch\mathrm{\_}size,ndim)$ 。

• target (Tensor) - 标签值，shape为 $(batch\mathrm{\_}size,ndim)$ 。

输出：

Tensor。shape为 $(batch\mathrm{\_}size)$ 。

支持平台：

Ascend GPU

样例：

>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor
>>> from mindsponge.metrics import BinaryFocal
>>> net = BinaryFocal()
>>> prediction = Tensor(np.random.randn(32, 10).astype(np.float32))
>>> target = Tensor(np.random.randn(32, 10).astype(np.float32))
>>> out = net(prediction, target)
>>> print(out.shape)
(32,)