1、交叉熵损失(CE) 我们按照逻辑顺序来梳理如何从交叉熵损失到Dice Loss。我们以二分类作为说明,记输入为 ,输出为一个二值概率 ,并且有一个二元真值 。 首先,传统的交叉熵损失是: 显然,对每个样本,CE对它们都一视同仁,不管当前样本是简单还是复杂。当简单样本有很多的时候,模型的训练就会被这些简单样本占据,使得...
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...
dice loss的求交的形式可以理解为mask掩码操作,因此不管图片有多大,固定大小的正样本的区域计算的loss是一样的,对网络起到的监督贡献不会随着图片的大小而变化。从上图可视化也发现,训练更倾向于挖掘前景区域,正负样本不平衡的情况就是前景占比较小。而ce loss 会公平处理正负样本,当出现正样本占比较小时,就会被更多...
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Dice Loss 采用元素平方求和的方法: 3、DiceLoss 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-coeff...
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。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 classGHM_Loss(nn.Module):def__init__(self,bins,alpha):super(GHM_Loss,self).__init__()self._bins=bins self._alpha...
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 = ...
首先我们要知道FocalLoss诞生的原由,要解决什么样的问题? 解决问题 针对one-stage的目标检测框架(例如SSD, YOLO)中正(前景)负(背景)样本极度不平均,负样本loss值主导整个梯度下降, 正样本占比小, 导致模型只专注学习负样本上 在仔细了解FocalLoss之前 我们还是有必要简单回顾一下CE 的过程 ...
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...