Asymmetric Loss
Asymmetric Loss
Определение
Asymmetric Loss (ASL) — это функция потерь, адаптирующая Focal Loss для задач многометочной классификации (multilabel). Она применяет различные веса к положительным и отрицательным меткам, чтобы сбалансировать их влияние, особенно при дисбалансе классов. ASL позволяет эффективно обучать модели, фокусируясь на сложных примерах и уменьшая вклад легко классифицируемых отрицательных меток.