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
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...
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...
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...
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[....
CE Loss是一个公平处理正负样本的损失函数。然而,当正样本占比非常小时,CE Loss可能会被大量的负样本所淹没。这时,Dice Loss的优势就显现出来了。 总结📝 Dice Loss以其独特的方式成功应对了正负样本不平衡的问题。下次遇到这样的难题,为什么不试试它呢?😉0...
而ce loss 是平等对待两种样本的。 多点情况分析 dice loss 是应用于语义分割而不是分类任务,并且是一个区域相关的loss,因此更适合针对多点的情况进行分析。由于多点输出的情况比较难用曲线呈现,这里使用模拟预测值的形式观察梯度的变化。 下图为原始图片和对应的label: 为了便于梯度可视化,这里对梯度求绝对值操作,...
结合交叉熵损失:使用α*Dice + (1-α)CE的混合损失,兼顾区域匹配与像素精度 引入Focal因子:Dice-Focal Loss通过(1-p)^γ调整难易样本权重 多尺度计算:在UNet等架构中,对不同层级的特征图分别计算Dice Loss 在具体应用中,建议初始学习率设置为标准交叉熵训练的1/10,并配合Adam优化器。对于...
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...
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...