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。
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：
其中
，
,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：
其中d为输出深度,设置分配给每层输出的权重相同,即：
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