整个图像的损失就是对每个像素的损失求平均值。 特别注意的是,binary entropy loss是针对类别只有两个的情况,简称bce loss,损失函数公式为: 二、weighted loss 由于交叉熵损失会分别评估每个像素的类别预测,然后对所有像素的损失进行平均,因此我们实质上是在对图像中的每个像素进行平等地学习。如果多个类在图像中的分布...
每个像素对应的损失函数为: 整个图像的损失就是对每个像素的损失求平均值。 特别注意的是,binary entropy loss是针对类别只有两个的情况,简称bce loss,损失函数公式为: 二、weighted loss 由于交叉熵损失会分别评估每个像素的类别预测,然后对所有像素的损失进行平均,因此我们实质上是在对图像中的每个像素进行平等地学习。
整个图像的损失就是对每个像素的损失求平均值。 特别注意的是,binary entropy loss是针对类别只有两个的情况,简称bce loss,损失函数公式为: 二、weighted loss 由于交叉熵损失会分别评估每个像素的类别预测,然后对所有像素的损失进行平均,因此我们实质上是在对图像中的每个像素进行平等地学习。如果多个类在图像中的分布...
尤其注意“加权交叉”