pytorch 多类分割损失（Generalized Dice Loss）

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已于 2023-08-08 10:28:33 修改 · 3k 阅读

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#pytorch #python #深度学习

于 2023-02-06 14:45:31 首次发布

文章介绍了在Pytorch中用于多类分割的两种损失函数：GeneralizedDiceLoss和BCE_loss。GeneralizedDiceLoss计算加权的dice损失，考虑了类别平衡，而BCE_loss则是通过交叉熵来评估预测与目标标签的匹配程度。这两个函数常用于深度学习模型的训练过程，优化分割任务的性能。

引自该文章python 常用函数和自定义函数整理 ‘2. Pytorch相关处理’Generalized Dice Loss相关代码，如有错误，烦请指正。

# 多类分割dice损失
def generalized_dice_loss(pred, target):
    """compute the weighted dice_loss
    Args:
        pred (tensor): prediction after softmax, shape(bath_size, channels, height, width)
        target (tensor): gt, shape(bath_size, channels, height, width)
    Returns:
        gldice_loss: loss value
    """    
    wei = torch.sum