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...
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 ...
损失函数（loss function）是用来评测模型的预测值f(x)与真实值Y的相似程度，损失函数越小，就代表模型...
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...
Firstly, we utilize a network model architecture combining Gelu activation function and deep neural network;Secondly, the cross-entropy loss function is improved to a weighted cross entropy loss function, and at last it is applied to intrusion detection to improve the accuracy of intrusion 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: ...
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:
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_cross...
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−...