本文将详细介绍nnUNetv2使用的损失函数,包括其种类、特点和应用场景。 二、交叉熵损失函数 1. 交叉熵损失函数是nnUNetv2中常用的损失函数之一,它在分类和分割任务中表现出色。 2. 交叉熵损失函数的数学表达式如下: L = -∑(y*log(p) + (1-y)*log(1-p)) 其中,y表示真实标签,p表示模型的预测概率。 3....