通过定义Dice Loss,替代cross entropy(CE)处理数据不平衡问题。原文中的方法适用于很多不同类型数据集的分类任务,这里用诸多经典NLP任务作为BaseLine进行试验,并印证其贡献。原文结构如下: 概述:基本阐述原文贡献与思路。 介绍:介绍样本不平衡问题中的特点,典型数据集和我们的思想方法。 相关工作:主要介绍数据集以及前人...
VNet是基于全卷积神经网络设计的3D图像分割网络,论文指出Dice Loss可以处理前景和背景像素的数量不平衡的情况。为了扩充数据,论文中采用了随机的非线性转换和直方图匹配(random non-linear transformations and histogram matching)。 第一部分:网络结构 下图展示的VNet网络是压缩路径(compression path),右侧的解压路径(decomp...
在二分类数据中,由TP,FP,FN定义可改写为: 对于一个样本 Xi 来说,其对应的DSC loss是: 但是这样一来,一个负样例(yi1 = 0) 就对目标函数不起作用,于是加入平滑因子之后: 后来为了加快收敛,于是将分母进行平方之后,Dice Loss: Tversky Index(TI)与Tverskey Loss(TL) TI本身可以视为Fβ值,更具推广意义的...
语义分割之DiceLoss深度分析
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,因为我们关注的是梯度的大小而非方向。另外梯度值都乘...
论文链接：今天，我们将给大家介绍香侬科技收录于ACL2020的第二篇文章，题目为Dice Loss for Data- imbalanced NLP Tasks。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 CTB...
论文链接:https://arxiv.org/pdf/1911.02855.pdf 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、OntoNotes...
论文链接:https://arxiv.org/pdf/1911.02855.pdf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、OntoNotes...
【深度学习入门到精通系列】Generalized Dice loss解释 论文原文全程为:Generalized Overlap Measures for Evaluation and Validation in Medical Image Analysis 刚才分析过Dice Loss对小目标的预测是十分不利的,因为一旦小目标有部分像素预测错误,就可能会引起Dice系数大幅度波动,导致梯度变化大训练不稳定。另外从上面的...
论文链接:https://arxiv.org/pdf/1911.02855.pdf 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、OntoNotes...