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...
Unified Focal loss: Generalising Dice and cross entropy-based losses to handle class imbalanced medical image segmentationMichael Yeung a bEvis Sala a cCarola-Bibiane Schnlieb dLeonardo Rundo a c eComputerized Medical Imaging and Graphics
1 L1Loss(绝对值损失函数) 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 Cha...
对于每个类别的mask,都计算一个 Dice 损失: 将每个类的 Dice 损失求和取平均,得到最后的 Dice soft loss。 下面是代码实现: def soft_dice_loss(y_true, y_pred, epsilon=1e-6):'''Soft dice loss calculation for arbitrary batch size, number of classes, and number of spatial dimensions.Assumes the...
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。
Dice Loss 来自文章VNet(V-Net: Fully Convolutional Neural Networks for Volumetric Medical Image Segmentation),旨在应对语义分割中正负样本强烈不平衡的场景。本文通过理论推导和实验验证的方式对dice loss进行解析,帮助...
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 ...
损失函数: 本文提出一个基于dice coefficient的损失函数。两个二进制... entropy loss 是: 如果定义pt为: 那么(1)可以改写为:在ce loss前面乘以一个参数α,这样可以方便控制正负样本loss所占的比例。但是权重因子α只能智能推荐hausdorff distance和Dice 图像分割指标 Dice对mask的内部填充比较敏感,而hausdorff ...
2.1 Binary Cross-Entropy 首先是最常用的交叉熵损失函数,在多分类任务中, 经常采用 softmax 激活函数+交叉熵损失函数,因为交叉熵描述了两个概率分布的差异,然而神经网络输出的是向量,并不是概率分布的形式。所以需要 softmax激活函数将一个向量进行“归一化”成概率分布的形式,再采用交叉熵损失函数计算 loss。 表达...
语义分割之DiceLoss深度分析