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...
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.L1L…
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上面有说到 dice coefficient 是一种两个样本的相似性的度量函数,上式中,假设正样本 p 越大,dice 值越大,说明模型预测的越准,则应该 loss 值越小,因此 dice loss 的就变成了下式这也就是最终 dice loss 的样子。 为了能得到 focal loss 同样的功能,让 dice loss 集中关注预测不准的样本,可以与 focal lo...
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...
而ce loss 是平等对待两种样本的。 多点情况分析 dice loss 是应用于语义分割而不是分类任务,并且是一个区域相关的loss,因此更适合针对多点的情况进行分析。由于多点输出的情况比较难用曲线呈现,这里使用模拟预测值的形式观察梯度的变化。 下图为原始图片和对应的label: 为了便于梯度可视化,这里对梯度求绝对值操作,...
Dice Loss 常用损失函数(二):Dice Loss 交叉熵CrossEntropy、Focal Loss 从交叉熵(CE)到Focal Loss(FL)完整解析 优化器 SGD -> SGDM -> NAG ->AdaGrad -> AdaDelta -> Adam -> Nadam -> AdamW 学习率衰减策略 学习率衰减策略StepLR、ExponentialLR、MultiStepLR和CosineAnnealingLR...
上面就是CEloss,x[class]表示该类的得分,分母是整体的得分相加,这里使用了softmax做归一化。此时没有考虑类别不平衡。简而言之就是一个log softmax+NLLloss。 第二步是分子e的指数和log抵消了。 加权了之后得到的最终式子。 公式From:https://pytorch.org/docs/stable/nn.html?highlight=bce#torch.nn.CrossEn...
没效果，反而差了。另外，很早以前还试过很多改loss处理不平衡的方法，都不怎么work。后来，在构造了单...
语义分割之DiceLoss深度分析