在上述示例中,我们首先创建了训练数据集,并定义了一个深度学习模型和优化器。然后创建了DiceLoss函数的实例,并在模型训练循环中使用DiceLoss计算损失并进行反向传播优化模型。 参数解析: DiceLoss函数有几个关键参数,下面是其中一些重要参数的含义: sigmoid: 是否对模型输出进行Sigmoid激活,默认为True。 squared_pred: ...
batch_size: 每批数据量的大小用SGD的优化算法进行训练,也就是1 次iteration一起训练batch_size个样本,计算它们的平均损失函数值,来更新一次参数。 举例: 一个excel中包括200个样本(数据行)的数据,选择batch_size=5, epoch=1000, 则batch=40个,每个batch有5个样本,一次epoch将进行40个batch或40次模型参数更新,...