1、交叉熵损失(CE) 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...
miyuki-cs · Linked to GitHub· 1y ago· 71 views arrow_drop_up3 Copy & Edit10 more_vert DiceCELossNotebookInputOutputLogsComments (0)Input Data An error occurred: Unexpected end of JSON inputSyntaxError: Unexpected end of JSON input
Cross-Entropy(CE)是最基础的版本,而Weighted Cross-Entropy(wCE)则能为不同类别的像素赋予不同的权重。Focal Loss则通过调整损失函数的形状,使模型在训练过程中能自适应地关注难分类的样本。🧠 Class-Level Loss:整体性能评估 Dice Loss和IoU Loss是Class-Level Loss的代表,它们直接将分割效果的评估指标作为Loss函...
当然dice loss也是有缺点的 梯度形式更优,当x和y的为负样本值都非常小时,由于梯度计算中都需要进行平方,计算得到的梯度值可能会非常大。通常情况下,导致训练很不稳定。因此建议可以配合类ce为主loss进行训练,也可以通过设置class_weight对于样本更少的类别赋予给高的weight ...
每天给你送来NLP技术干货! --- 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
但是,这种做法只是平衡了正负样本的重要性,无法区分容易(easy)样本和困难(hard)样本,这也是类别不均衡的数据集很容易出现的问题:容易分类的样本贡献了大部分的 loss,并且主导了梯度。因此,Focal Loss 的主要思想就是让 loss 关注那些困难样本,而降低容易样本的重要性。...
# 分割loss **如果公式不正常显示,前往博客园设置中启用数学公式支持即可正常显示数学公式!** [TOC] ## 1. CE Loss(交叉熵损失函数) ### 1. 二分类 在二分的情况下,模型最后需要预测的结果只有两种情况,对于每个类别我们的预测得到的概率为`p`和`1-p`,此时表达式为
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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...
回归误差 交叉熵 CE BCE CE Focal Loss Dice Loss Lovasz-Softmax Loss 本文主要希望总结下目前学术与业界常用到的Loss函数以及其对应的优缺点 回归误差 两种loss不同位置的梯度情况 MAE mean average error(L1损失)主要用于机器学习,回归问题中。均方误差对于异常值相对不敏感,但是由于他的梯度是一直不变的,即使los...