针对传统卷积神经网络进行建筑提取时效果不佳的问题,本文以U-Net网络为基础,在U-Net网络的跳跃连接结构中加入注意力门机制,并且使用混合交叉熵损失函数和Lovasz损失函数的策略监督训练.上述方法可有效解决不同层级特征在跳跃连接时,因语义鸿沟而造成拼接后的特征语义损失的问题,而混合损失函数的策略还能有效整合多个不同...
文中构建了使用融合损失函数的3D U-Net++网络来对脑胶质瘤的不同区域进行分割,该网络使用不同层级的U-Net模型进行密集嵌套连接,使用网络的4个分支的输出结果作为深度监督以更好地结合深层和浅层的特征进行分割,并结合了Dice损失函数和交叉熵损失函数作为融合损失函数来提升小区域的分割精度。在2019年多模态脑肿瘤...
在训练神经网络时,通过不断改变神经网络中所有参数,使损失函数不断减小,从而训练出更高准确率的神经网络模型 常用的损失函数有均方误差,自定义和交叉熵等 2.1 MSE均方误差 均方误差mse:n个样本的预测值(y)与(y_)的差距。在训练神经网络时,通过不断的改变神经网络中的所有参数,使损失函数不断减小,从而训练出更高...
③为了解决模型走偏的方法:每一次增加函数的复杂度的区域包含原来函数所在区域。嵌套函数,复杂的函数包含复杂度低的函数时,才能确保提高它的精度。 也就是说,增加函数的复杂度只会使函数在原有的面积基础上扩充,不会偏离原本存在的区域 ④深度神经网络,新添加的层训练成恒等映射f(x)=x,新模型和原模型同样有效。...
好提取全局信息,形成了改进U-Net网络模型.模型训练采用基于交叉熵损失函数和广义骰子损失函数构建的联合损失函数,配合多种优化策略实现端到端的地物变化信息提取.该模型应用于公开数据集和研究构建的海南自然保护区数据集的变化检测任务,总体精度分别为97.21%(Kappa系数0.88)和95.12%(Kappa系数0.90),相比原始U-Net效果...
Glioma Segmentation Network Based on 3D U-Net++ with Fusion Loss Function ZHANG Xiao-yu, WANG Bin, AN Wei-chao, YAN Ting, XIANG Jie 计算机科学 . 2021, (9): 187 -193 . DOI: 10.11896/jsjkx.200800099 渝ICP备16013121号-4 地址:重庆市渝北区洪湖西路18号 邮编:401121 电话:023-63500828(...