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...
从图像分割的发展来看,VNet这篇论文的核心贡献是验证了Dice Loss的有效性,当然它本身的创新点不只是Dice Loss。 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...
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...
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...
文章链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/128066632 (本文大部分内容都摘抄自这篇文章,主要用作个人笔记。) 论文标题:Dice Loss for Data-imbalanced NLP Tasks 论文作者:Xiaofei Sun, Xiaoya Li, Yuxi
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...
语义分割常用损失函数dice loss,原理加代码示例,简单易食用, 视频播放量 780、弹幕量 0、点赞数 16、投硬币枚数 11、收藏人数 13、转发人数 1, 视频作者 偷星九月333, 作者简介 生命不息,学习不止!!!,相关视频:损失函数系列之focal loss,损失函数系列之vgg loss,1
在回到前面提到的问题:应该这样理解,Dice Loss原理是与F1值是一致的,说明Dice Loss直接由F1导向的,所以训练的结果就偏向相对更为合理的F1评价指标。此外,论文题目是解决NLP任务中样本不平衡问题,其实这个样本不平衡问题存在界定问题,像NER任务中,对与预测的标签来说,就是样本不平衡(大部分是O标签)。此外,如二分类...
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...