I am using weighted Binary cross entropy Dice loss for a segmentation problem with class imbalance (80 times more black pixels than white pixels) . def weighted_bce_dice_loss(y_true, y_pred): y_true = K.cast(y_true, 'float32') y_pred = K.cast(y_pred, 'float32') averaged_mask...
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、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...
Basically, i want to penalize MORE when the model predicts 0 but the truth was 1. Question :How can I create thisWeighted Binary CrossEntropyfunction using theano and lasagne ? I tried this below prediction = lasagne.layers.get_output(model)importtheano.tensorasTdefweighted_crossentropy(prediction...
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: ...
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: ...
在PyTorch中,可以使用torch.nn.functional中的weighted_cross_entropy_with_logits函数来模拟加权交叉熵损失函数。 加权交叉熵损失函数是一种常用的用于多分类问题的损失函数,它可以解决类别不平衡问题。在实际应用中,不同类别的样本数量可能存在差异,为了平衡不同类别的重要性,可以使用加权交叉熵损失函数。 weighted_cros...
使用不含全连接层的VGG16网络[35],并且仿照[27]使用binary cross entropy loss进行预测。解码器的结构和编码器的结构相同,但是是相反的顺序,并且用池化层取代了上采样层。解码器的权重是随机初始化的,最后的损失是内容损失和对抗损失的和。 Saliency Attentive Model[8] 是使用LSTM反复不断的对显著图进行预测。
通常的cross-entropy 成本定义为: labels * -log(sigmoid(logits)) + (1- labels) * -log(1- sigmoid(logits)) 值pos_weight > 1会减少假阴性计数,从而增加召回率。相反,设置pos_weight < 1会减少误报计数并提高精度。这可以从pos_weight被引入作为损失表达式中正标签项的乘法系数的事实中看出: ...