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 Chamfer Distance (DCD) 10 smo...
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。 假设我们需要...
sum() + smooth) dice_loss = 1 - dice_coeff return dice_loss 在训练过程中,你可以将 Dice 损失与其他损失函数结合,例如: dice_loss_fn = DiceLoss() cross_entropy_loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss() # 计算总损失 total_loss = dice_loss_fn(pred, target) + cross_entropy_loss_fn(...
然而,它有两个原因:高度不平衡的标签分布和每像素交叉熵损失的内在问题。 Cross Entropy Loss的局限性 当使用交叉熵损失时,标签的统计分布对训练精度起着很重要的作用。标签分布越不平衡,训练就越困难。虽然加权交叉熵损失可以减轻难度,但改进并不显著,交叉熵损失的内在问题也没有得到解决。在交叉熵损失中,损失按每...
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...
在很多关于医学图像分割的竞赛、论文和项目中,发现 Dice 系数(Dice coefficient) 损失函数出现的频率较多,自己也存在关于分割中 Dice Loss 和交叉熵损失函数(cross-entropy loss) 的一些疑问,这里简单整理. Dice系数, 根据 Lee Raymond Dice[1] 命名,是一种集合相似度度量函数,通常用于计算两个样本的相似度(值范围...
文章提出用 Dice Loss 替代 交叉熵(standard cross-entropy loss) 在数据不平衡的 NLP 任务上面提升效果 1. 数据不平衡 命名实体识别任务中,传统的BIO方法,数据序列中 O 标签一般是其他标签的5倍左右 阅读理解任务中,一般识别出答案的开始和结束位置,导致最后转换为二分类,序列中只要两个为正例,其余全是负例 ...
在语义分割任务中,Dice Loss和Binary Cross Entropy (BCE) Loss是常用的损失函数,用于衡量像素级别的预测结果与真实分割标签之间的相似度。本文将重新解释Dice Loss与BCE混合损失函数的原理与应用,并探讨它们在语义分割任务中的优势。 2. Dice Loss Dice Loss通过计算模型预测结果与真实标签的相似度来衡量损失。它基于...
作者认为,使用Dice Loss代替Cross Entropy,可以降低样本不平衡性的影响。此外,为了进一步降低大量的负样本的训练偏向影响,作者提出Self-adjusting Dice Loss。下面介绍下Dice Loss原理及应用效果。 2 Dice Loss 在介绍Dice Loss时,用二分类任务来展示它的原理及各种变体,也可以很容易推广其他类型的任务。
数据类别不均衡问题应该是一个极常见又头疼的的问题了。最近在工作中也是碰到这个问题,花了些时间梳理并实践了类别不均衡问题的解决方式,主要实践了“魔改”loss(focal loss, GHM loss, dice loss 等),整理如下。 所有的 Loss 实践代码在这里: https://github.com/shuxinyin/NLP-Loss-Pytorch ...