深度学习 之 损失函数学习 1 什么是损失函数机器学习中的损失函数(loss function)是用来评估模型的预测值-f(x)与真实值-y的不一致程度,损失函数越小,代表模型的鲁棒性越好,损失函数能指导模型学习。 2 分类任务损失 2.1、0-1 loss0-1 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 生成器 ...
print(loss) 代码解析 定义Dice Loss Function 首先,我们需要定义一个名为dice_loss的函数,它接受三个参数:预测结果(pred)、真实标签(target)和平滑因子(smooth)。其中,预测结果和真实标签都是四维张量,分别表示样本数、通道数、高度和宽度。平滑因子是一个小正数,用于避免分母为0的情况。 在函数内部,我们首先计算...
dice loss function代码 Dice Loss Function: A Comprehensive Guide Dice loss function is a popular loss function used in image segmentation tasks. It is a measure of the overlap between the predicted segmentation mask and the ground truth mask. The dice loss function is also known as the ...
假如log loss中的f(xij)的表现形式是softmax概率的形式,那么交叉熵loss就是熟知的softmax with cross-entropy loss,简称softmax loss,所以说softmax loss只是交叉熵的一个特例。 softmax loss被广泛用于分类分割等任务,且发展出了很多的变种,有针对不平衡样本问题的weighted softmax loss, focal loss,针对蒸馏学习...
神经网络中的指标称为损失函数(loss function)。这个损失函数可以使用任意函数,但是一般用均方差误差和交叉熵误差。 均方差误差(mean squared error): 均方误差是最有名的损失函数。式子如下: 其中 y k y_{k} yk是输出神经第k个神经元的输出; t k t_{k} tk是输出神经......
但我暂时还没有看懂这个Loss是怎么根据敏感性和特异性的公式推出来的,整了一下我的想法,提了一个issue:About Sensitivity Specificity loss function implementation · Issue #45 · JunMa11/SegLoss .等后续有回复,或者遇到有人用过再回头看一下。 3.6 Log-Cosh Dice Loss Log-Cosh Loss 本身而言在回归问题中用...
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,帮助大家去更好的理解和使用。 dice loss 定义 dice loss 来自 dice coefficient,是一种用于评估两个...
11 Iou Loss | Glou Loss|DIoU Loss|CIoU Loss 导航栏 前言 损失函数的作用是帮助神经网络的输出结果与真实标签作比较,使得神经网络和真实标签建立一定的关系,好的损失函数能加快网络的训练速度和得到更好的效果。 1 L1Loss(绝对值损失函数) 1.1 CLASS torch.nn.L1Loss(reduction='mean') reduction:'none' |...
出现后优化:Generalised Dice overlap as a deep learning loss function for highly unbalanced segmentations 目录 DiceLoss介绍 1、不平衡数据的损失函数 2、加权交叉熵损失WCE 3、Dice Loss 骰子损失 4、敏感性和特异性 Sensitivity and specificity(SS) ...
The Dice loss function is widely used in volumetric medical image segmentation for its robustness against the imbalance between the numbers of foreground and background voxels. However, it is not able to differentiate hard examples from easy ones, which usually comprise the majority of training ...