IoU 的计算公式和这个很像,区别就是 TP 只计算一次: 和Dice soft loss 一样,通过 IoU 计算损失也是使用预测的概率值: 其中C 表示总的类别数。 总结: 交叉熵损失把每个像素都当作一个独立样本进行预测,而 dice loss 和 iou loss 则以一种更“整体”的方式来看待最终的预测输出。 这两类损失是针对不同情况,...
对于每个类别的mask,都计算一个 Dice 损失: 将每个类的 Dice 损失求和取平均,得到最后的 Dice soft loss。 下面是代码实现: def soft_dice_loss(y_true, y_pred, epsilon=1e-6):'''Soft dice loss calculation for arbitrary batch size, number of classes, and number of spatial dimensions.Assumes the...
Weighted LR (WCE Weighted cross entropy) 在推荐系统中,我们常常需要用用户的观看时长作为目标来进行建模,那么如何训练一个模型来预估模型的用户的播放时长呢? 很容易想到把播放时长的预估问题作为一个回归问题,采用mse loss,但是mse loss存在两个问题: 分布假设:假设是预估label、误差项符合正态分布 预估局限:对...
On the other hand, most studies use categorical cross-entropy loss function, which is not optimal for the ordinal regression problem, to train the deep learning models. In this study, we propose a novel loss function called class distance weighted cross-entropy (CDW-CE) that respects the ...
Weighted LR (WCE Weighted cross entropy) 在推荐系统中,我们常常需要用用户的观看时长作为目标来进行建模,那么如何训练一个模型来预估模型的用户的播放时长呢? 很容易想到把播放时长的预估问题作为一个回归问题,采用mse loss,但是mse loss存在两个问题:
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−sigmoid(logits)) 官方文档定义及推导过程: 通常的cross-entropy交叉熵函数定义如下:...
这两个函数主要用于定义多分类问题的loss。 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None, labels=None, logits=None, dim=-1, name=None) 解释该函数最重要的两个参数: 1. labels: 训练数据的标记真值,每一行为一个概率分布(可以直接使用one-hot编码) 2. logits: 训...猜...
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 : \[pos_weight*targets * -log(sigmoid(logits)) + (1 - targets) * -log(1...
we propose an exponentially weighted cross-entropy loss as the convolutional neural network’s loss function for imbalanced underwater acoustic dataset recognition. The exponentially weighted cross-entropy loss adds an impact factor to the standard cross-entropy loss according to the prediction probability...
3.5. Weighted Cross Entropy Loss To address the class imbalance in the dataset, the approach utilized involves assigning weights to the loss function formula based on the number of samples in each class. According to research conducted by Ben Naceur et al. (2020) [49], the formula applied to...