深度学习——损伤函数(dice_loss)

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'dice_loss' 代表的是一种常用于图像分割任务的损失函数,Dice Loss。该损失函数基于 Dice 系数(Dice Coefficient)进行定义,可以用于评估预测分割图像与真实分割图像之间的相似度。

  • 在二分类问题中,Dice 系数的计算公式为:

Dice = 2 * (|X ∩ Y|) / (|X| + |Y|)

其中,X 表示预测分割图像中为正的像素集合,Y 表示真实分割图像中为正的像素集合,|X| 和 |Y| 分别表示像素集合的大小,|X ∩ Y| 表示两个像素集合的交集大小。

  • Dice Loss 的定义基于 Dice 系数的倒数,即:

DiceLoss = 1 - Dice

因此,当 Dice 系数越大,Dice Loss 越小,表示预测分割图像与真实分割图像之间的相似度越高,模型的性能越好。反之,当 Dice 系数越小,Dice Loss 越大,表示预测分割图像与真实分割图像之间的相似度越低,模型的性能越差。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-556436.html

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