混合使用CrossEntropyLoss（）和Dice Loss（）两个损失函数的公式定义

最新推荐文章于 2025-05-22 09:59:23 发布
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分类专栏： 图像分割 文章标签： 深度学习 tensorflow pytorch
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pidzhengding/article/details/116938799
本文介绍了一种混合损失函数，该函数结合了交叉熵损失函数和DiceLoss，用于提高视网膜图像分割任务的准确性。通过定义加权总和函数来整合不同层次的输出结果。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

混合使用交叉熵损失函数CrossEntropyLoss（）和Dice Loss（）两个损失函数，来解决，此函数的混合定义为：
在这里插入图片描述

其中在这里插入图片描述
，在这里插入图片描述
,分别为批处理中第c类和第n个像素的目标标签和预测概率,Y和P分别是视网膜图像真值和预测结果,C和N分别表示批处理中数据集类数和像素数。在模型总输出时定义一个 函数用来对不同的层次的输出进行加权总和。此函数的定义为：
在这里插入图片描述

其中d为输出深度,设置分配给每层输出的权重相同,即：
在这里插入图片描述

医学图像分割之 Dice Loss
longma666666的博客
07-28 3069
转载自：https://www.aiuai.cn/aifarm1159.html 在很多关于医学图像分割的竞赛、论文和项目中，发现 Dice 系数(Dice coefficient) 损失函数出现的频率较多，自己也存在关于分割中 Dice Loss 和交叉熵损失函数(cross-entropy loss) 的一些疑问，这里简单整理. 1. Dice coefficient 定义 Dice系数 - 维基百科 Dice系数, 根据 Lee Raymond Dice[1] 命名，是一种集合相似度度量函
【代码实践】dice loss及其变形原理详细讲解和图像分割实践（含源码）
BluErroR的博客
11-21 7229
Dice Loss损失函数及其变形的原理和应用，包含源码实现，和focal loss的效果对比。有源码。
损失函数 Dice Loss, Dice + BCE , IoU Loss
最新发布
2403_88150975的博客
05-22 1005
步骤解释sigmoid将输出转换为概率view(-1)展平图像数据求预测和真实标签的重叠区域smooth防止除以 0 的技巧1 - dice将重叠度转为损失函数推荐使用的场景：医学图像分割（肿瘤、细胞等）小目标不平衡任务（前景少、背景多）对结构和边界要求高的任务IoU（Intersection over Union）即“交并比”，用于衡量两个区域之间的重叠程度：其中：A 表示预测的分割掩膜（预测 mask）；B 表示真实的分割掩膜（ground truth）；
代码篇：使用Dice损失和交叉熵损失（CE loss）混合函数作为损失函数来优化医学影像分割任务的效果
qq_43449643的博客
11-12 807
【代码】代码篇：使用Dice损失和交叉熵损失（CE loss）混合函数作为损失函数来优化医学影像分割任务的效果。
dice系数 交叉熵_图像分割的损失函数
weixin_39877182的博客
12-19 3584
图像分割的损失函数基于分布相似度的损失在此类损失函数中，主要使用信息论中的交叉熵机制来度量模型输出和真实目标之间所包含的信息的相似性。交叉熵损失假设$P(Y=0)=p$，$P(Y=1)=1-p$。预测值由logistic/sigmoid函数计算得出：$P(\hat Y=0)= \frac{1}{1+e^{-z}}$和$P(\hat Y=1)=1- \frac{1}{1+e^{-z}}=1-\hat...
Dice Loss，balanced cross entropy，Focal Loss
白景屹的博客
06-17 4797
Dice系数是一种集合相似度度量函数，取值范围在[0,1]：s=2∣X∩Y∣∣X∣+∣Y∣s=\frac{2|X\cap Y|}{|X|+|Y|}s=∣X∣+∣Y∣2∣X∩Y∣​其中，∣X∩Y∣|X\cap Y|∣X∩Y∣是XXX和YYY之间的交集元素个数，∣X∣,∣Y∣|X|,|Y|∣X∣,∣Y∣分别是XXX和YYY的元素个数。Dice Loss为：Ldice=1−2∣X∩Y∣+1∣X∣+∣Y∣+1L_{dice}=1-\frac{2|X\cap Y|+1}{|X|+|Y|+1}Ldice​=1−∣X∣+
MSSIM和L1loss的混合损失函数用于图像恢复
群星闪耀的博客
08-02 1万+
背景 在图像恢复的深度神经网络当中。大部分的损失函数一般是L1 norm(MAE),L2 norm(MSE)。或者是SSIM,PSNR。 其中SSIM有了评价函数的变体MS_SSIM,具体的实现先参考文献[2], 代码部分再去参考[1]。 英伟达和MIT联合发表了一篇Loss Functions for Image Restoration with Neural Networks， 这种损失函数将MS_SIM和L1损失函数结合在一起。 下面写一些具体如何实现 实现过程 MS_SSIM的实现过程已经在[1]中
交叉熵与损失函数在图像分割中的应用
AI天才研究院
12-27 1358
1.背景介绍 图像分割是计算机视觉领域中一个重要的任务，它涉及将图像中的不同区域分为多个类别，以便更好地理解图像中的内容和结构。随着深度学习技术的发展，图像分割的方法也逐渐从传统的算法(如K-means、随机森林等)转向深度学习方法。在深度学习领域，图像分割通常使用卷积神经网络(CNN)作为主要的模型架构，并使用各种损失函数来优化模型。 在这篇文章中，我们将讨论交叉熵与损失函数在图像分割中的应...
神经网络-分类任务损失函数
ssshyeong的博客
09-25 3110
分类任务损失函数1.交叉熵损失Cross Entropy Loss1.1.交叉熵损失表达式1.2.交叉熵损失函数的直观理解1.3.优缺点2.Focal Loss2.1.Focal Loss基本表达式2.2.Focal Loss深层理解3.Dice Loss3.1.Dice Loss定义3.2.Dice Loss计算3.2.Dice Loss深度解读3.2.1.Dice Loss与F1 score3.2.2.dice loss为何能够解决正负样本不平衡问题?3.2.3.dice loss 为何训练会很不稳定?
dice和交叉熵混合损失
04-03
### 实现或使用 Dice 和交叉熵的混合损失函数 在深度学习框架中，Dice Loss 通常用于解决分割问题中的类别不平衡问题。它通过计算预测值和真实标签之间的相似度来衡量模型性能[^1]。另一方面，交叉熵损失（Cross ...
nnunet损失函数
03-26
最终，nnUNet 将两种损失按一定比例混合起来形成总目标函数： \[ L_{total} = w_1 L_{dice} + w_2 L_{ce} \] 这里的权重系数 \( w_1 \) 和 \( w_2 \) 可以根据实验调整，默认情况下两者取相同数值即 \( w_1=w_2=...
基于混合损失函数的改进型U-Net肝部医学影像分割方法
02-11
针对现有方法对肝部医学影像分割上的不足,提出了一种用于对肝部医学影像进行分割的改进型U-Net结构。在上采样过程中只复制池化层特征,以减少信息丢失;同时引入残差网络对初步分割图像进行循环精炼,实现高层特征与低层特征的融合;利用对边界敏感的新型混合损失函数对图像进行细化处理,得到更为精确的分割结果。实验结果表明,肝脏图像和肝脏肿瘤图像的Dice系数分别为96.26%和83.32%。相比传统的U-Net,所提网络可以获得更高级的语义信息,进一步提高对肝脏和肝肿瘤图像的分割精度。
def structure_loss(pred, mask): weit = 1 + 5 * torch.abs(F.avg_pool2d(mask, kernel_size=31, stride=1, padding=15) - mask) wbce = F.binary_cross_entropy_with_logits(pred, mask, reduce='none') wbce = (weit * wbce).sum(dim=(2, 3)) / weit.sum(dim=(2, 3)) dice_loss_fn = smp.losses.DiceLoss(mode='binary') # 二分类 dice_loss = dice_loss_fn(pred, mask) return (wbce + dice_loss).mean()
03-12
然后是Dice损失，它源于Dice系数，是一种衡量两个样本相似度的指标，常用于图像分割任务。Dice损失关注的是预测和真实标签之间的重叠区域，能够有效处理类别不平衡的问题，因为它的计算方式使得模型更关注前景区域的...
4. 分割任务中的损失函数 (1) Dice Loss 用途：图像分割任务。 公式： L = 1 − 2 ∑ y i y ^ i ∑ y i + ∑ y ^ i L=1− ∑y i ​ +∑ y ^ ​ i ​ 2∑y i ​ y ^ ​ i ​ ​ y i y i ​ ：真实标签。 y ^ i y ^ ​ i ​ ：模型预测值。 特点： 适用于类别不平衡的分割任务。 直接优化 Dice 系数，提升分割精度。没看懂，给我解释
03-14
total_loss = cross_entropy_loss + dice_loss # 混合损失[^2][^4] ``` #### 5. 改进方向 - **Generalized Dice Loss**：为不同类别赋予权重，增强多类别分割效果 - **Focal-Dice组合**：结合Focal Loss对困难样本...
Gaussian Mixture Loss
qq_24548569的博客
05-01 3524
Gaussian Mixture Loss 前言 该论文思考了深度神经网络提取的特征与类别之间的关系，假设学习到的特征服从高斯混合分布，提出了高斯混合损失函数，同时提高了特征的类内紧凑性和类间可分离性（intra-class compactness and inter-class separability）。 Gaussian Mixture Loss 1 假设：特征服从高斯混合分布。 有K个类别...
各类损失函数
Jiashilin
04-21 390
二、分类和回归的损失函数 https://www.cnblogs.com/houjun/p/8956384.html A分类： 1、 0-1损失 (zero-one loss) 2、感知损失 3、cross entropy 4、Logistic loss **************************************************************...
各种损失函数
wydbyxr的博客
10-20 2693
合页损失函数、折页损失函数（Hinge loss）   损失函数的一个类型，用于分类模型以寻找距离每个样本的距离最大的决策边界，即最大化样本和边界之间的边缘。KSVMs 使用 hinge 损失函数（或相关的函数，比如平方 hinge 函数）。在二元分类中，hinge 损失函数按以下方式定义：   loss=max(0,1−(y′ y))*   其中， y’是分类器模型的列输出：y′=b+w_1x_...
pytorch语义分割中CrossEntropy、FocalLoss和DiceLoss三类损失函数的理解与分析
热门推荐
patience_of_study的博客
02-02 1万+
在语义分割任务中，根据数据的分布情况可选择不同的损失函数对网络输出和标签进行数值运算，以达到较优的训练效果。特别，在数据样本不均衡以及样本难易程度不同时，选择FocalLoss和DiceLoss往往能起到事半功倍的效果。本博客针对CrossEntropy、FocalLoss和DiceLoss三类损失函数进行了如下分析： 1.数据准备 一般来讲，RGB图像数据经过网络过后最终的输出形式为一个四维张量，shape为（batch_size, Num_class, high, width），分别对应batch
dice loss
weixin_44675033的博客
08-05 1058
dice loss
dice_loss损失函数和focal_loss损失函数同时使用可以吗
01-28
### Dice Loss 和 Focal Loss 组合使用的可行性 Dice Loss 主要用于评估两个样本之间的相似度，在医学图像分割等领域应用广泛。而 Focal Loss 则旨在解决类别不平衡问题，尤其适用于目标检测任务中的正负样本比例失调情况。 研究表明，将两者结合能够有效改善模型训练效果，特别是在处理具有挑战性的数据集时[^1]。这种组合方式可以在一定程度上弥补单一损失函数的局限性，既提高了前景背景分类准确性又增强了边缘细节保留能力。 #### 实现方法 可以通过加权求和的方式来融合这两种损失函数： ```python import torch.nn.functional as F from torch import Tensor def dice_coeff(input: Tensor, target: Tensor, reduce_batch_first: bool = False, epsilon=1e-6): # 计算Dice系数的具体逻辑... def dice_loss(input: Tensor, target: Tensor, multiclass: bool = False): # 基于Dice系数计算损失值... class CombinedLoss(nn.Module): def __init__(self, alpha=0.5, gamma=2.0): super().__init__() self.alpha = alpha # 控制两种loss的比例权重 self.gamma = gamma def forward(self, pred, true_mask): ce_loss = F.cross_entropy(pred, true_mask) pt = torch.exp(-ce_loss) focal_loss = (1 - pt)**self.gamma * ce_loss smooth = 1e-6 intersection = (pred * true_mask).sum() union = pred.sum() + true_mask.sum() dice = (2. * intersection + smooth) / (union + smooth) dice_loss_value = 1 - dice total_loss = self.alpha * focal_loss + (1-self.alpha)*dice_loss_value return total_loss ``` 此代码片段展示了如何创建一个新的 `CombinedLoss` 类来同时考虑焦点损失和骰子损失的影响。参数 `alpha` 调节二者之间的重要性平衡；`gamma` 参数则控制Focal Loss 对难分样本的关注程度。
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