ce loss 对应 x 值的梯度: 可以看出: 一般情况下,dice loss 正样本的梯度大于背景样本的; 尤其是刚开始网络预测接近0.5的时候,这点和单点输出的现象一致。说明 dice loss 更具有指向性,更加偏向于正样本,保证有较低的FN。 负样本(背景区域)也会产生梯度。 极端情况下,网络预测接近0或1时,对应点梯度值极小...
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...
3、Dice Loss VS CE 语义分割中一般用交叉熵来做损失函数,而评价的时候却使用IOU来作为评价指标,(GIOU这篇文章中说道:给定优化指标本身与代理损失函数之间的选择,最优选择就是指标本身。)为什么不直接拿类似IOU的损失函数来进行优化呢? (1)首先采用交叉熵损失函数,而非 dice-coefficient 和类似 IoU 度量的损失函数...
51CTO博客已为您找到关于pytorch diceloss BCEloss的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及pytorch diceloss BCEloss问答内容。更多pytorch diceloss BCEloss相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
此时,对于每个样本,把交叉熵 CE×该样本梯度密度的倒数,就得到 GHM Loss。 这里附上逻辑的代码,完整的可以上文章首尾仓库查看。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 classGHM_Loss(nn.Module):def__init__(self,bins,alpha):super(GHM_Loss,self).__init__()self._bins=bins self._alpha...
传统的分割任务中,IOU是一个很重要的评价指标,而目前在三维医学图像分割领域,大部分的paper和项目都采用dice系在这里插入代码片数这个指标来评价模型优劣。那么二者有什么区别和联系呢? 首先,dice和IOU都是衡量两个集合之间相似性 Dice Loss 采用元素平方求和的方法: 3、DiceLoss VS CE 语义分割中一般用交叉熵来做...
我们按照逻辑顺序来梳理如何从交叉熵损失到Dice Loss。我们以二分类作为说明,记输入为 ,输出为一个二值概率 ,并且有一个二元真值 。 首先,传统的交叉熵损失是: 显然,对每个样本,CE对它们都一视同仁,不管当前样本是简单还是复杂。当简单样本有很多的时候,模型的训练就会被这些简单样本占据,使得模型难以从复杂样本中...
loss = loss.mean() returnloss 2.2 GHM Loss 上面的 Focal Loss 注重了对 hard example 的学习,但不是所有的 hard example 都值得关注,有一些 hard example 很可能是离群点,这种离群点当然是不应该让模型关注的。 GHM (gradient harmonizing mechanism) 是一种梯度调和机制,GHM Loss 的改进思想有两点:1)就...
通过热图，值越大颜色越亮，显示预测值变化时，dice loss和CE loss对应的不同梯度。从可视化结果可以看出，dice loss在解决正负样本不平衡问题时的优势和挑战。在正样本较少的情况下，训练更倾向于聚焦前景区域，而背景区域的监督作用相对较小。在极端情况下，小目标的预测错误会导致梯度剧烈变化，使得训练...
,大体概括起来就是:采用lovasz extension这个数学工具将离散的Jaccard loss变得光滑化,从而可以直接求导。(作者提供了源码(code)可以直接使用,但效果不一定有Dice好,一般推荐先使用ce loss再使用这个) 详细理解参考:JunMa:CVPR 2018:用于图像分割网络的Lovasz loss学习笔记和极简笔记 The Lovasz-Softmax loss: A ...