交叉熵-Dice混合损失函数的计算公式如下: L = α * L_CE + β * L_Dice 其中,α和β分别为两个损失函数的权重。通过调整α和β的值,可以在一定程度上平衡交叉熵损失函数和Dice损失函数在最终的损失值上的影响。 交叉熵-Dice混合损失函数综合了交叉熵损失函数和Dice损失函数的优势,通过权衡两个损失函数的贡献...
每个像素对应损失函数: 整个图像的损失就是对每个像素的损失求平均值。 defCE(cls_weights):#cross entroy losscls_weights=np.reshape(cls_weights,[1,1,1,-1])def_CE(y_true,y_pred):y_pred=K.clip(y_pred,K.epsilon(),1.0-K.epsilon())#K.epsilon()返回一个极小的浮点数CE_loss=-y_true[.....
import torch import torch.nn.functional as F def focal_loss(logits, labels, gamma=2, reduction="mean"): ce_loss = F.cross_entropy(logits, labels, reduction="none") log_pt = -ce_loss pt = torch.exp(log_pt) weights = (1 - pt) ** gamma fl = weights * ce_loss if reduction =...
混合损失函数的公式如下: L=α*CE+(1-α)*(1-D) 其中,CE是交叉熵损失,D是Dice系数,α是用于调节两个损失函数相对权重的参数。 使用混合损失函数的优势在于,可以充分利用交叉熵损失函数和Dice系数的优点,提高模型在图像分割任务中的性能。交叉熵损失函数能够保留像素级别的信息,对整体预测效果的影响更显著;而...
交叉熵-dice混合损失函数的表达式为: $$\alpha \cdot Dice - \beta \cdot \log(Dice) -\gamma \cdot \log(CE)$$ 其中,$\alpha$、$\beta$和$\gamma$均为超参数,分别代表Dice损失、Dice损失对数、交叉熵损失对数的权重。在训练过程中,可以通过调节这些超参数的权重来平衡Dice系数和交叉熵损失之间的关系。
交叉熵-Dice损失函数可写成以下公式: $$ \mathcal{L}_{CE-Dice}=\lambda_{CE} \mathcal{L}_{CE} + \lambda_{Dice} \mathcal{L}_{Dice} $$ 其中,$\lambda_{CE}$和$\lambda_{Dice}$为交叉熵和Dice的权重。 值得注意的是,这两种损失函数最小化的目标并不相同。交叉熵损失函数旨在使每个像素的预...
交叉熵-Dice混合损失函数综合了交叉熵损失函数和Dice系数,从而有效地解决了像素不平衡问题。具体来说,该损失函数结合了交叉熵损失函数和Dice系数,分别用于评估像素分类的正确性和分割结果的相似度。其公式如下: $$ L_{mix} = \alpha\cdot L_{CE} + \beta\cdot(1-Dice) $$ 其中,$\alpha$和$\beta$是两个...
Dice Loss训练更关注对前景区域的挖掘,即保证有较低的FN,但会存在损失饱和问题,而CE Loss是平等地计算每个像素点的损失,当前点的损失只和当前预测值与真实标签值的距离有关,这会导致一些问题(见Focal Loss)。因此单独使用Dice Loss往往并不能取得较好的结果,需要进行组合使用,比如Dice Loss+CE Loss或者Dice Loss+...
该算法结合了交叉熵损失函数和Dice系数损失函数,使得损失函数既考虑了分割结果物体的空间位置准确性,又考虑了分类结果的正确率,从而得到更准确的分割结果。 其中,交叉熵损失函数主要用于衡量网络预测结果与真实标签之间的差异,其计算方式是将真实标签和预测标签分别带入交叉熵公式,通过求和、平均等方式得到损失值。而Dice...
这就是交叉熵-Dice混合损失函数。 具体地,我们可以将交叉熵和Dice系数加权相加,得到混合损失函数,如下所示: $$\text{Loss}=\alpha\text{CE}+(1-\alpha)\text{Dice}$$ 其中,$\alpha$为权重系数,可以用实验方法确定。在实际应用中,我们通常会加入一些正则项,如$L_1$或$L_2$正则化。这可以帮助模型更好...