※Focal LossSementic Segmentation을 진행하던 중, Focal Loss라는 개념을 처음 알게 되었다. CE Loss의 경우, 쉬운 샘플(배경)에 많은 가중치를 주기 떄문에, 어려운 클래스를 잘 배우지 못한다.(클래스 불균형이 심할 때) -> Focal Loss의 경우 어려운 샘플(확률 낮은 샘플)에 가중치를 높여서 손실을 계산하여, 클래스 불균형에 강한 손실이다. -> 클래스 불균형이 심하거나 멀티클래스 문제이거나, 배경이 많은 이미지 처리 문제일 시에 nn.CrossEntropyLoss()보다 Focal Loss를 사용하는게 좋다는걸 배웠다. 하지만 torchvision.ops에서 제공하는 sigmoid_focal_loss는 binary용이라서 multiclass에는 맞지..