https://github.com/shruti-jadon/Semantic-Segmentation-Loss-Functions。 1、损失函数类别 损失函数的引入源于传统机器学习,这些损失函数是根据标签的分布得出的,例如从伯努利分布导出二值交叉熵,从Multinoulli分布导出多类交叉熵。 2、14种损失函数 2.1、二值交叉熵损失函数 交叉熵的定义是两个概率分布差异的测量指标。
x_array = sess.run(x_vals) plt.plot(x_array, l2_y_out, 'b-', label='L2 Loss') plt.plot(x_array, l1_y_out, 'r--', label='L1 Loss') plt.plot(x_array, phuber1_y_out, 'k-.', label='P-Huber Loss (0.25)') plt.plot(x_array, phuber2_y_out, 'g:', label='P-H...
# Test the model and print loss and mse for both outputs loss, Y1_loss, Y2_loss, Y1_rmse, Y2_rmse = model.evaluate(x=norm_test_X, y=test_Y) print("Loss = {}, Y1_loss = {}, Y1_mse = {}, Y2_loss = {}, Y2_mse = {}".format(loss, Y1_loss, Y1_rmse, Y2_loss, ...
这里有两种使用方法,可以想象的是我们通常流程都是得到一个损失函数-->计算梯度--->得到梯度值-->梯度下降,这里的方法使我们既可以用函数直接得到一个梯度下降的Operation,也可以按照上面的步骤建立多个Operation达到优化的目的。 这里用官方API中的例子,假设已经有了一个损失函数Loss: # Create an optimizerwith the...
def loss_function(y_true, y_pred):***some calculation***return loss 创建均方误差损失函数 (RMSE): 定义损失函数名称-my_rmse。目的是返回目标(y_true)与预测(y_pred)之间的均方误差。RMSE的公式为: 误差:真实标签与预测标签之间的差异。 sqr_error:...
激活函数(Activation Functions) 卷积函数(Convolution) 池化函数(Pooling) 数据标准化(Normalization) 损失函数(Losses) 分类函数(Classification) 符号嵌入(Embeddings) 循环神经网络(Recurrent Neural Networks) —tf.nn.rnn简要介绍— cell: 一个RNNCell实例
常用的两类图像分割损失函数有二值交叉熵,dice系数,tversky,FocalLoss等。今天我将在TensorFlow下复现上述损失函数,并进行结果对比。 1、Cross Entropy 交叉熵损失函数是逐像素将类预测值与目标值进行比较,然后再对所有像素求平均值。公式如下所示,其中p是真实类别值,p’是预测属于类别1的概率值。
激活函数(Activation Functions) 卷积函数(Convolution) 池化函数(Pooling) 数据标准化(Normalization) 损失函数(Losses) 分类函数(Classification) 符号嵌入(Embeddings) 循环神经网络(Recurrent Neural Networks) —tf.nn.rnn简要介绍— cell: 一个RNNCell实例
前面的文章中已经介绍了两类图像分割损失函数,今天将分享常用的多类图像分割损失函数有多类交叉熵,加权多类交叉熵,多类dice系数,多类FocalLoss等,并给出在TensorFlow下复现上述损失函数代码。 1、Cross Entropy 交叉熵损失函数是每个像素将类预测值与目标值进行比较,然后再对所有像素求平均值。公式如下所示,其中p是...
为了大家更好的学习,我把整个项目代码分享到github上: https://github.com/junqiangchen/Image-Segmentation-Loss-Functions 如果大家觉得这个项目还不错,希望大家给个Star并Fork,可以让更多的人学习。如果碰到任何问题,随时留言,我会尽量去回答的。