3、Dice Loss VS CE 语义分割中一般用交叉熵来做损失函数,而评价的时候却使用IOU来作为评价指标,(GIOU这篇文章中说道:给定优化指标本身与代理损失函数之间的选择,最优选择就是指标本身。)为什么不直接拿类似IOU的损失函数来进行优化呢? (1)首先采用交叉熵损失函数,而非 dice-coefficient 和类似 IoU 度量的损失函数...
多分类时,采用softmax与CEloss的组合 #计算Dice系数 多分类 def meandice(pred, label): sumdice = 0 smooth = 1e-6 for i in range(1, 5): pred_bin = (pred==i)*1 label_bin = (label==i)*1 pred_bin = pred_bin.contiguous().view(pred_bin.shape[0], -1) label_bin = label_bin...
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梯度分析揭示了dice loss与交叉熵损失（CE loss）在计算梯度时的不同之处。由于dice loss是基于区域的损失，某像素的梯度不仅与该点的标签和预测值相关，还与其他点的标签和预测值有关。我们通过分析单点输出和多点输出情况的损失曲线和导数曲线，以及使用模拟预测值来观察梯度变化。首先，sigmoid函数定义...
此时,对于每个样本,把交叉熵 CE×该样本梯度密度的倒数,就得到 GHM Loss。 这里附上逻辑的代码,完整的可以上文章首尾仓库查看。 classGHM_Loss(nn.Module): def__init__(self, bins, alpha): super(GHM_Loss,self).__init__() self._bins = bins ...
此时,对于每个样本,把交叉熵 CE×该样本梯度密度的倒数,就得到 GHM Loss。 这里附上逻辑的代码,完整的可以上文章首尾仓库查看。 代码语言:javascript 复制 classGHM_Loss(nn.Module):def__init__(self,bins,alpha):super(GHM_Loss,self).__init__()self._bins=bins self._alpha=alpha self._last_bin_coun...
此时,对于每个样本,把交叉熵 CE×该样本梯度密度的倒数,就得到 GHM Loss。 这里附上逻辑的代码,完整的可以上文章首尾仓库查看。 class GHM_Loss(nn.Module):def __init__(self, bins, alpha):super(GHM_Loss, self).__init__()self._bins = binsself._alpha = alphaself._last_bin_count = None ...
When creating the self.cross_entropy instance, pass the label_smoothing parameter to nn.CrossEntropyLoss. Added self.label_smoothing = label_smoothing in the __init__ method to save this parameter for access when needed. For example: from monai.losses import DiceCELoss # Before criterion = ...
也可作为期末 Dice 系数是一种集合相似度度量函数,是从区域角度衡量两个集合的相似度。 (CE Loss是从概率分布角度) 两个集合完全重叠时为1, 完全不重叠时为0,计算公式如下Dice 系数值域为 [0,1] 上传者:weixin_55305220时间:2023-11-17 图像分割评测指标,dice,voe,ASD,RVD等...
: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[...,:-1]*K.log(y_pred)*cls_weightsCE_loss=K.mean(K.sum(CE_loss,axis=-1))#K.mean返回张量指定轴的均值# dice_loss = tf.Print(CE_loss, [CE_loss])returnCE_lossreturn_CE...