Dice Loss是一种常用的损失函数之一,它可以帮助模型更好地理解和准确地分割图像。 Dice Loss的计算方式基于Dice系数,该系数是评估两个集合相似度的一种指标。对于图像分割任务来说,模型的预测结果可以被看作是模型标记的集合,而真实的分割结果则是标准的集合。Dice系数的计算方式如下: $$ Dice = \frac{{2 \...
用来度量集合相似度的度量函数通常用于计算两个样本之间的像素之间的相似度
曾经在同样的数据集和网络架构上对其中的10个loss做了比较,并没有发现某一个loss能比其他loss在各项指标上都一直好,唯一值得分享的发现:最鲁棒的loss是Dice loss+Cross entropy (直接相加,不需要权重). Dice loss的分母是否需要平方?从量纲的角度,需要平方;从实际应用的角度,笔者没发现加平方和不加平方在性能上的...
机器学习和深度学习以及代码，每一篇文章都包含实战项目以及可运行代码。
常见的 Loss 有很多，比如平方差损失，交叉熵损失等等，而如果想有更好的效果，常常需要进行loss ...
公式如图：
三者越贴约好，因为我们一般只能通过优化损失函数来优化评价指标，从而优化任务目标。如果损失函数与评价...
一种后验函数，翻译为损失函数，属于直译，其实还不如翻译成“失望函数”呢，表达了你对当前模型的失望...