五、softIoUloss 前面我们知道计算 Dice 系数的公式,其实也可以表示为: 其中TP 为真阳性样本,FP 为假阳性样本,FN 为假阴性样本。分子和分母中的 TP 样本都加了两次。 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...
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...
over classes and batch 五、softIoUloss 前面我们知道计算 Dice 系数的公式,其实也可以表示为: 其中TP 为真阳性样本,FP 为假阳性样本,FN 为假阴性样本。分子和分母中的 TP 样本都加了两次。 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...
'''loss=np.dot(np.log2(logits)*label,np.expand_dims(weight,axis=1))+\ np.log2(logits)*(1-label)returnloss.sum() Focal loss Focal Loss for Dense Object Detection 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...
可以得出wce loss在低估(y'<y)和高估(y'>y)时梯度不是对称的,低估时梯度很大,高估时梯度很小,很容易导致模型高估 可以看到,训练时,还是当成一个二分类问题来训练就可以了 serving时,计算ewx就是观看时常的预估值,完美的把一个回归任务转换成了一个分类任务 ...
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−...
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−...
Caffe Loss 层 - SigmoidCrossEntropyLoss 推导与Python实现 一、导数推导 下面参考上述博客推到加权交叉熵损失的导数 将权重 加在类别1上面,类别0的权重为1,则损失函数为: 其中 表示target或label, P表示Sigmoid 概率, 化简后 (1)式 求导,得 可以看出,当权重为1时就是不加权的Loss。
尤其注意“加权交叉”