cross entropy 是普遍使用的loss function,但是做分割的时候很多使用Dice, 二者的区别如下; One compelling reason for using cross-entropy over dice-coefficient or the similar IoU metric is that the gradients are nicer. The gradients of cross-entropy wrt the logits is something like p−t, where p ...
to tackle unbalanced datasets and improve model convergence, the model achieved 76.67% of Top-1 Accuracy and 85.42% of Top-5 accuracy, which are 3.63%/2.9% higher than symmetric cross-entropy and are significantly higher than the usual fine-tuning method with categorical cross-entropy loss(CCE)...
一、cross entropy loss 二、weighted loss 三、focal loss 四、dice soft loss 五、soft IoU loss 总结: 一、cross entropy loss 用于图像语义分割任务的最常用损失函数是像素级别的交叉熵损失,这种损失会逐个检查每个像素,将对每个像素类别的预测结果(概率分布向量)与我们的独热编码标签向量进行比较。 假设我们需要...
nn.BCELoss() # define loss and cross entropy #设置保存模型的条件 bestdice = 0 bestepoch = 0 for epoch in range(1000): # 训练 # scheduler.step(epoch) cnt = 0 losssum = 0 model.train() for image, label in tqdm(dataloader): optimizer.zero_grad() image, label = image.to(device)...
作者认为,使用Dice Loss代替Cross Entropy,可以降低样本不平衡性的影响。此外,为了进一步降低大量的负样本的训练偏向影响,作者提出Self-adjusting Dice Loss。下面介绍下Dice Loss原理及应用效果。 2 Dice Loss 在介绍Dice Loss时,用二分类任务来展示它的原理及各种变体,也可以很容易推广其他类型的任务。
2 CrossEntropyLoss(交叉熵损失函数) 3 NLLLoss(最大似然损失函数) 4 MSELoss(平方损失函数) 5 DiceLoss(用于计算两个样本点的相似度的距,主要应用,语义分割等) 6 Focal Loss 7 Chamfer Distance(CD、倒角距离) 8 Earth Mover’s Distance (EMD、推土机距离) 9 Density-aware Chamfer Distance (DCD) 10 smo...
简介:损失函数大全Cross Entropy Loss/Weighted Loss/Focal Loss/Dice Soft Loss/Soft IoU Loss 一、crossentropyloss 用于图像语义分割任务的最常用损失函数是像素级别的交叉熵损失,这种损失会逐个检查每个像素,将对每个像素类别的预测结果(概率分布向量)与我们的独热编码标签向量进行比较。
简介:损失函数大全Cross Entropy Loss/Weighted Loss/Focal Loss/Dice Soft Loss/Soft IoU Loss 一、crossentropyloss 用于图像语义分割任务的最常用损失函数是像素级别的交叉熵损失,这种损失会逐个检查每个像素,将对每个像素类别的预测结果(概率分布向量)与我们的独热编码标签向量进行比较。
在本文中,我们提出用Dice Loss缓解大量NLP任务中的数据不平衡问题,从而能够提高基于F1评分的表现。Dice Loss 形式简单且十分有效,将Cross Entropy Loss替换为Dice Loss能够在词性标注数据集CTB5、CTB6、UD1.4,命名实体识别数据集CoNLL2003、OntoNotes5.0、MSRA、OntoNotes4.0,和问答数据集SQuAD、Quoref上接近或超过当前最...
本文提出新的损失函数主要由三部分组成:交叉熵损失函数(Cross Entropy,CE))、均值 Sorensen Dice 损失函数[10]和直接优化项的Sorensen Dice损失函数。交叉熵损失函数和Sorensen Dice[15]损失函数分别如公式(1)、(2)所示,其中p(x)为预测值而q(x)为相对应的真值,其中p(x).sum()为p(x)中所有值相加,eps=1.0...