焦点损失 降低了分类良好的示例的权重。 这样做的净效果是，将更多的培训重点放在难以分类的数据上。 在我们的数据不平衡的实际环境中，由于我们拥有更多的数据，我们的多数阶级将很快得到很好的分类。 因此，为了确保我们在少数族裔班上也能达到很高的准确性，我们可以使用焦点损失在训练过程中为那些少数族裔班级提供更多的相对权重。 焦点损失可以很容易地在Keras中实现为自定义损失函数。 用法 以焦点损失为样本编译模型： 二进位 model.compile（损失= [binary_focal_loss（alpha = .25，gamma = 2）]，指标= [“准确性”]，优化程序= adam） 分类的 model.compile（损失= [categoical_focal_loss（alpha = [[。25，.25，.25]]，gamma = 2）]，指标= [“准确性”]，优化程序= ad

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% KLMmodel.m % 提出的压电换能器集总元件模型的代码% Leedom, DA, Krimholtz, R. 和 Matthaei。 % 这里使用的方法依次传播阻抗和电压% 通过网络。 （一种更优雅但速度较慢的方法是使用 T % 矩阵） % 在这里扩展了基本模型以允许最多 3 个匹配层， 每层损失的百分比。 （如果只需要一层，输入 0 表示% 其他层的厚度） % 电压变量代表力。 压力可以通过% 除以换能器面积。 当前变量代表％ 速度。 % Leedom, DA、Krimholtz, R. 和 Matthaei, GL “新的初级等效电路% 压电传感器。”《电子快报》第 6 卷第 13 期（1970 年）。 % Selfridge, A. Gehlback, S. “使用传输矩阵实现 KLM 传感器模型” % 超声波研讨会 p875 (1985) % "具有任意偶或奇对称

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