实际上,如果把我们的神经网络模型看做一个运动员,许多时候,这个运动员面对的专项比赛的评价指标(比如语义分割里的mIoU)和它的训练目标(比如常用的Cross Entropy Loss)并不完全一致。尽管CE Loss在绝大多数时候可以训练出不错的模型,但这是凭借足够强的“身体素质”得到的成绩,缺少了对于专项的针对性优化。 那么,...
因此,代理损失函数的设计需要expertise以及较高的试错成本;即便如此,设计出的代理损失函数有许多也不足以独当一面,需要和CE Loss联合训练才能达到不错的效果。 Auto Seg-Loss 希望(在语义分割任务上)将这个流程自动化。简单来说,我们发现主流的语义分割指标(基本由TP/TN/FP/FN组成)都能写成可微运算(比如加、乘)...
2.2067]) self.criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss(reduction=reduction, weight=weight, ignore_index=ignore_label) else: self.criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss(reduction=reduction, ignore_index=ignore_label) def forward(self, pred, target): b, c, h, w = pred.size() target = target.vi...
因此,代理损失函数的设计需要expertise以及较高的试错成本;即便如此,设计出的代理损失函数有许多也不足以独当一面,需要和CE Loss联合训练才能达到不错的效果。 Auto Seg-Loss 希望(在语义分割任务上)将这个流程自动化。简单来说,我们发现主流的语义分割指标(基本由TP/T...
Auto Seg-Loss 希望(在语义分割任务上)将这个流程自动化。简单来说,我们发现主流的语义分割指标(基本由TP/TN/FP/FN组成)都能写成可微运算(比如加、乘)、量化(one-hot)和logical运算(与AND、或OR)的形式。由于logical运算实际上只定义在 {0,1}×{0,1} 上,我们使用一个参数化的曲面对logical运算进行插值,使...
许多研究尝试通过对评价指标进行可微近似的方式,得到一个代理损失函数来指导训练(比如The Lovász-Softmax loss: A tractable surrogate for the optimization of the interp-over-union measure in neural networks 和 Learning Surrogates via Deep Embedding)。但是,这些可微近似并不一定能让模型取得良好的训练效果——...
Auto Seg-Loss: 自动损失函数设计 导读 本文所提出的Auto Seg-Loss的设计目的在于降低为了某个给定的指标(比如边缘部分的IoU或者F-score)设计和调整损失函数时的试错成本,并向自动损失函数设计更进一步。 前段时间,有一则新闻比较火: 全国游泳冠军赛引发争议,傅园慧等五位预赛排名第一的名将因体能测试分数低而无缘...
Auto-Seg-Loss ByHao Li,Chenxin Tao,Xizhou Zhu,Xiaogang Wang,Gao Huang,Jifeng Dai This is the official implementation of the ICLR 2021 paperAuto Seg-Loss: Searching Metric Surrogates for Semantic Segmentation. Introduction TL; DR. Auto Seg-Loss is the first general framework for searching surrogat...
Designing proper loss functions is essential in training deep networks. Especially in the field of semantic segmentation, various evaluation metrics have been proposed for diverse scenarios. Despite the success of the widely adopted crossentropy loss and its variants, the mis-alignment between the loss...
损失函数 也尝试过一些其他的loss,如focalloss,tv, L1等损失组合,意义不是很大, 代码如下: # --- DICE Loss---class DiceLoss(nn.Module): def __init__(self): super(DiceLoss, self).__init__() def forward(self, logits, targets, mask=False)...