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 `channels_last` format. # Arguments ...
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...
代码语言:txt 复制 loss = F.weighted_cross_entropy_with_logits(logits, weights) 其中,batch_size表示批量大小,num_classes表示类别数量,weight_1, weight_2, ..., weight_num_classes表示每个类别的权重。 加权交叉熵损失函数的优势在于可以有效处理类别不平衡问题,提高模型在少数类别上的性能。它适用于各种多...
可以看出,当权重为1时就是不加权的Loss。 二、实现Python SigmoidCrossEntropyWeightLossLayer import caffe import numpy as npclassSigmoidCrossEntropyWeightLossLayer(caffe.Layer):defsetup(self,bottom,top):# check for all inputsparams=eval(self.param_str)self.cls_weight=float(params["cls_weight"])iflen...
代码语言:javascript 复制 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−ta...
在CV、NLP等领域,我们会常常遇到类别不平衡的问题。比如分类,这里主要记录我实际工作中,用于处理类别不平衡问题的损失函数的原理讲解和代码实现。 Weighted cross entropy 如果对交叉熵不太了解的请查看,彻底理解交叉熵 加权交叉熵思想是用一个系数描述样本在loss中的重要性。对于小数目样本,加强...
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:
实例代码 import numpy as np import tensorflow as tf 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, ...
实例代码 import numpy as np import tensorflow as tf 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, ...
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...