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在一个目标检测任务中，背景类别的样本数量远远超过前景目标类别

[单选题]
在一个目标检测任务中，背景类别的样本数量远远超过前景目标类别，导致了严重的类别不平衡。如果使用标准的交叉熵损失函数，模型会倾向于将所有区域都预测为背景。以下哪种损失函数是专门为了解决这类问题而设计的，它通过动态调整样本权重，使模型更专注于学习难分类的样本？ 
  • 均方误差损失（Mean Squared Error, MSE）
  • Hinge Loss
  • Focal Loss
  • KL 散度（Kullback-Leibler Divergence）
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