(self, pred, target): dice_loss = self.dice_loss(pred, target) focal_loss = self.focal_loss(pred, target) combined_loss = self.weight_dice * dice_loss + self.weight_focal * focal_loss return combined_loss loss_fn=CombinedLoss(weight_dice=0.5, weight_focal=0.5) #定义损失函数,其中...
前面我们知道计算 Dice 系数的公式,其实也可以表示为: 其中TP 为真阳性样本,FP 为假阳性样本,FN 为假阴性样本。分子和分母中的 TP 样本都加了两次。 IoU 的计算公式和这个很像,区别就是 TP 只计算一次: 和Dice soft loss 一样,通过 IoU 计算损失也是使用...
1、损失函数 损失函数,又叫目标函数,是编译一个神经网络模型必须的两个要素之一。另一个必不可少的要素是优化器。 损失函数是指用于计算标签值和预测值之间差异的函数,在机器学习过程中,有多种损失函数可供选择,典型的有距离向量,绝对值向量等。 损失Loss必须是标量,因为向量无法比较大小(向量本身需要通过范数等标...
loss(yi′,yi)=∑i=0k=1(−yi∗logyi−(1−yi)∗log(1−yi)) loss_fn = torch.nn.BCELoss(reduce=False, size_average=False) input = Variable(torch.randn(3, 4)) target = Variable(torch.FloatTensor(3, 4).random_(2)) loss = loss_fn(F.sigmoid(input), target) print(input...
loss = loss_fn(F.sigmoid(input), target) print(input); print(target); print(loss) BCEWithLogitsLoss: 上面的 nn.BCELoss 需要手动加上一个 Sigmoid 层,这里是结合了两者,不需要加sigmoid层,就能得到BCELoss一样的结果。 loss_fn = torch.nn.BCELoss(reduce=False, size_average=False) ...
其中代表FP(假阳性),代表FN(假阴性),通过调整和这两个超参数可以控制这两者之间的权衡,进而影响召回率等指标。下表展示了对FCN使用Tversky Loss进行病灶分割,并且取不同的和参数获得的结果,其中Sensitivity代表召回率Recall,而Specificity表示准确率Precision:
#代码示例from tensorflow.keras.losses import SparseCategoricalCrossentropy#设置损失函数loss_fn = SparseCategoricalCrossentropy() 1. 2. 3. 4. 5. 4. 选择优化器 选择一个适合的优化器来训练我们的模型。 AI检测代码解析 #代码示例from tensorflow.keras.optimizers import Adam#设置优化器optimizer = Adam()...
False Negative(FN):错误预测出的负样本个数(本来是正样本,被预测成负样本) 其中,TP和TN都是预测正确,FP和FN都是预测错误。 正确率(accuracy): 它是最常见的评价指标,正确预测的样本数占总预测样本数的比值,它不考虑预测的样本是正例还是负例。
loss = loss_fn(x1, x2, y) print(loss.item()) 2. HingeEmbeddingLoss 概述:HingeEmbeddingLoss用于训练二分类问题,特别是当标签为-1或1时。它鼓励正确分类的样本具有更高的置信度,同时惩罚错误分类的样本。 公式解析:对于每个样本,如果标签y与预测值x(通常是模型输出的某个分数或距离)的符号一致,则损失为...
非极大值抑制(Non-Maximum Suppression, NMS)在目标检测中至关重要,它通过合并假阳性(FP)和假阴性(FN)影响目标检测结果,尤其是在人群遮挡场景中。在本文中提出了NMS造成的训练目标和评估指标之间的弱连接问题,并提出了一种新的损失函数NMS-loss,使NMS过程可以端到端地被训练而不需要任何附加的网络参数。