这时候思路就很明显了,要想“软化”这个 loss,就得“软化”θ(x),而软化它就再容易不过,它就是 sigmoid 函数(不懂可以去看sigmoid图像)。我们有: 所以很显然,我们将θ(x)替换为σ(Kx)即可: 现在跟 Focal Loss 做个比较。 Focal Loss Kaiming 大神的 Focal Loss 形式是: 如果落实到ŷ =σ(x)这个预...
Focal loss函数形式 基于二分类交叉熵(BCE)改进而来,首先回顾BCE loss。 二分类交叉生损失函数形式如下: 令: 那么可以得到: y是预测输出。 该损失函数对于正样本而言,输出概率越大,loss越小,对于负样本而言,输出概率越小,损失越小。如果此时有大量的负样本,那么就有可能损失函数在大量简单样本的迭代过程中比较缓慢...
Dice Loss是一种在分割领域常见的损失函数,定义如下: 实现代码如下: classDiceLoss(nn.Module):def__init__(self, weight=None, size_average=True): super(DiceLoss, self).__init__()defforward(self, inputs, targets, smooth=1): inputs=F.sigmoid(inputs) inputs= inputs.view(-1)## 将其变为...
def computeBatchLoss(self, batch_ndx, batch_tup, batch_size, metrics_g, classificationThreshold=0.5): input_t, label_t, series_list, _slice_ndx_list = batch_tup input_g = input_t.to(self.device, non_blocking=True) # ❶ label_g = label_t.to(self.device, non_blocking=True) if ...
神经网络的训练需要一个损失函数来计算模型误差。训练的目标是最小化预测输出和目标输出之间的损失。我们的模型使用Dice Loss 和Weighted Logistic Loss的联合损失函数进行优化，其中权重补偿数据中的高类不平衡，并鼓励正确分割解剖边界。优化器 优化算法允许我们继续更新模型的参数并最小化损失函数的值，我们设置了以下的...
在PyTorch中,我们可以通过以下步骤来实现Dice Loss: 导入所需库: importtorchfromtorch.autogradimportVariablefromtorch.nnimportBCEWithLogitsLoss 定义Dice Loss函数: defdice_loss(prediction,target):prediction_batch=prediction.unsqueeze(1)target_batch=target.unsqueeze(1)iou_pred=torch.zeros_like(target_batch)io...
神经网络的训练需要一个损失函数来计算模型误差。训练的目标是最小化预测输出和目标输出之间的损失。我们的模型使用Dice Loss 和Weighted Logistic Loss的联合损失函数进行优化,其中权重补偿数据中的高类不平衡,并鼓励正确分割解剖边界。 优化器 优化算法允许我们继续更新模型的参数并最小化损失函数的值,我们设置了以下的...
作者使用的loss是dice_loss,并且没有赋予肝脏和肿瘤的权重,换句话说就是肝脏和肿瘤的权重是相同的,如果希望肿瘤分割的更精确一些,可以使用多任务学习,并且给肝脏更多的loss的权重。 (5)注意力机制。废话。 (6)模型可以改动的参数,如果使用肝脏的ROI再进行n_label=2的分割,可以减小学习率,因为学习率过大容易前几...
$ python -m p2ch12.training --balanced --epochs 20...E2 LunaTrainingAppE2 trn 0.0432 loss, 98.7% correct, 0.9866 precision, 0.9879 recall, 0.9873 f1 scoreE2 trn_ben 0.0545 loss, 98.7% correct (98663 of 100000)E2 trn_mal 0.0318 loss, 98.8% correct (98790 of 100000)E2 val 0.0603 loss...
61 return loss.sum() 62 elif self.reduction == 'none': 63 return loss 64 else: 65 raise Exception('Unexpected reduction {}'.format(self.reduction)) 66 67 68 class DiceLoss(nn.Module): 69 """Dice loss, need one hot encode input 70 Args: 71 weight: An array of ...