Dice Loss = 1 - 2 * Σ(P_k,i * P_k,i^t) / (Σ(P_k,i) + Σ(P_k,i^t)) 现在我们要来计算这个公式。 为了计算多分类的Dice Loss,我们需要按照以下步骤进行: 1. 初始化Dice Loss为0。 2. 对于每个像素点i,遍历每个类别k: * 计算P_k,i和P_k,i^t,即真实标签和预测标签中第i个像...
但是在实践中,通常文本的长度较长,所以公式 (2)(2) 的估算会非常困难,因此,研究者们根据马尔可夫链式法则提出了 N 元模型(N-Gram Model)。于是得到公式 (3):P(ωi|ω1,ω2,...,ωi−1)≈P(ωi|ωi−n+1,...,ωi−1) 在N 元模型中,一般采用字词的出现频率来估计 N 元条件概率。可以想...
多分类 dice loss pytorch 多分类逻辑回归 深度学习(Deep Learning)是机器学习(Machine Learning)的一大分支,它试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 逻辑回归(Logistic Regression,也译作“对数几率回归”)是离散选择法模型之一,属于多重变量分析范畴,是社会学、生物统计学...
可以看出二分类问题的交叉熵其实是多分类扩展后的变形,在FocalLoss文章中,作者用一个分段函数代表二分类问题的CE(CrossEntropy)以及用pt的一个分段函数来代表二分类中标签值为1的 yiyi部分(此处的标签值为one-hot[0 1]或[1 0]中1所在的类别): 文章图中的p(predict或probility?)等价于多分类Cross Entropy公式...