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 表示总的类别数。
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...
input_data = tf.Variable(np.random.rand(3,3), dtype=tf.float32) # np.random.rand()传入一个shape,返回一个在[0,1)区间符合均匀分布的arrayoutput= tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits(logits=input_data, targets=[[1.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 1.0], [0.0, 0.0, 1.0]], pos_weight...
TensorFlow交叉熵函数(cross_entropy)·理解 tensorflow批量计算serverless 内容参考: Tensorflow四种交叉熵函数计算公式:tf.nn.cross_entropy TensorFlow四种Cross Entropy算法实现和应用 狼啸风云 2020/08/28 3.7K0 Tensorflow - Cross Entropy Loss 其他 根据应用场景中,分类目标的独立性与互斥性, 可以选择 sigmoid 或者...
我们平时比较多会遇到的一种情景是从一堆的数据中随机选择一个, 大多数我们使用random就够了, 但是假如...
Inspired by the methods used for the class imbalance problem in object detection, 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 ...
I've implemented an analog of weighted_cross_entropy_with_logits in my current project. It's useful for working with imbalanced datasets. I want to add it to PyTorch but I'm in doubt if it is really needed for others. For example, my imp...
这么定义,我们先来求下上例的cross entropy是多少 loss为-log(pt),pt可理解为指示函数,指示对于某样例,模型预测该样例属于真实类别的概率值。 二分类是个特例。由于这两个的概率值互斥(总和为1), 定义如下,也就是论文中的公式。其实和多分类一样,只是知道其中一类的概率 ...