用来度量集合相似度的度量函数通常用于计算两个样本之间的像素之间的相似度
Dice Loss是一种常用的损失函数之一,它可以帮助模型更好地理解和准确地分割图像。 Dice Loss的计算方式基于Dice系数,该系数是评估两个集合相似度的一种指标。对于图像分割任务来说,模型的预测结果可以被看作是模型标记的集合,而真实的分割结果则是标准的集合。Dice系数的计算方式如下: $$ Dice = \frac{{2 \...
你检查下，好像我记得dice是loss=1-dice，如果不减是做acc评估的。如果不是这个的话，是不是你学习率...
0-1 loss是最原始的loss,它直接比较输出值与输入值是否相等,对于样本i,它的loss等于: 当标签与预测类别相等时,loss为0,否则为1。可以看出,0-1 loss无法对x进行求导,在依赖于反向传播的深度学习任务中,无法被使用,0-1 loss更多的是启发新的loss的产生。 2.2、熵与交叉熵loss 物理学中的熵,表示一个热力学系...
dice coefficient如下：Jaccard（iou）如下：Jaccard也可以写成 所以dice coefficient就等于Jaccard分子分母各...
公式如图：