用于多类分割的广义骰子损失是一种在深度学习中常用的损失函数,用于解决图像分割问题。它是对交叉熵损失函数的改进,能够更好地处理多类别不平衡和边界模糊的情况。 广义骰子损失的定义如下: ![Gener...
在Keras中,我们可以通过自定义损失函数来满足特定的需求。 二进制交叉熵损失函数(Binary Cross Entropy Loss)是一种常用的损失函数,通常用于二分类问题。它衡量了模型预测的概率分布与实际标签之间的差异。对于二分类问题,该损失函数可以帮助我们最小化预测结果与真实结果之间的差异。 在Keras中,我们...