尤其注意“加权交叉”
一、cross entropy loss 二、weighted loss 三、focal loss 四、dice soft loss 五、soft IoU loss 总结: 一、cross entropy loss 用于图像语义分割任务的最常用损失函数是像素级别的交叉熵损失,这种损失会逐个检查每个像素,将对每个像素类别的预测结果(概率分布向量)与我们的独热编码标签向量进行比较。 假设我们需要...
ENTROPYTIME complexityThis article introduces and evaluates a novel Deep Neural Network (DNN) designed specifically for brain stroke detection. Highlighting the innovation of using a weighted Binary Cross Entropy (BCE) loss function to address dataset imbalances, this work also aims to prop...
简介:损失函数大全Cross Entropy Loss/Weighted Loss/Focal Loss/Dice Soft Loss/Soft IoU Loss 一、crossentropyloss 用于图像语义分割任务的最常用损失函数是像素级别的交叉熵损失,这种损失会逐个检查每个像素,将对每个像素类别的预测结果(概率分布向量)与我们的独热编码标签向量进行比较。 假设我们需要对每个像素的预测...
一、crossentropyloss 用于图像语义分割任务的最常用损失函数是像素级别的交叉熵损失,这种损失会逐个检查每个像素,将对每个像素类别的预测结果(概率分布向量)与我们的独热编码标签向量进行比较。 假设我们需要对每个像素的预测类别有5个,则预测的概率分布向量长度为5: ...
focal loss的设计很巧妙,就是在cross entropy的基础上加上权重,让模型注重学习难以学习的样本,训练数据不均衡中占比较少的样本,相对放大对难分类样本的梯度,相对降低对易分类样本的梯度,并在一定程度上解决类别不均衡问题。 如果将cross loss定义为: ...
else self.weightreturnweighted_binary_cross_entropy(input,target,self.pos_weight,weight=self.weight,size_average=self.size_average,reduce=self.reduce)else:returnweighted_binary_cross_entropy(input,target,self.pos_weight,weight=None,size_average=self.size_average,reduce=self.reduce) ...
weighted_cross_entropy_with_logits(targets, logits, pos_weight, name=None): 此函数功能以及计算方式基本与tf_nn_sigmoid_cross_entropy_with_logits差不多,但是加上了权重的功能,是计算具有权重的sigmoid交叉熵函数 计算方法 : posweight∗targets∗−log(sigmoid(logits))+(1−targets)∗−log(1−...
weighted_cross_entropy_with_logits(targets, logits, pos_weight, name=None): 此函数功能以及计算方式基本与tf_nn_sigmoid_cross_entropy_with_logits差不多,但是加上了权重的功能,是计算具有权重的sigmoid交叉熵函数 计算方法 : posweight∗targets∗−log(sigmoid(logits))+(1−targets)∗−log(1−...
3)损失函数:为了训练我们提出的模型,我们选择binary cross entropy作为分割损失函数 C. patch重组 在测试阶段,我们没有像在训练阶段那样做随机的重叠patch裁剪,我们只是把512×512的输入平铺到8×8个大小为64×64的不重叠patch上。这样,在得到每个分割块的预测后,我们可以根据每个分割块的位置重新分组得到整个眼底图像...