Loss Function

最新推荐文章于 2025-07-14 19:51:43 发布
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#dice loss

本文深入探讨了Dice Loss的概念及其在机器学习中的应用。Dice Loss是一种衡量两个集合相似度的指标，适用于离散数据集，如图像分割任务。文章详细介绍了Dice Loss的公式定义，并对比了其与其它损失函数的区别。

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Dice loss

Definition of dice coefficient

  The original formular is apply for discrete data,Given two set X and Y.

                                 DICE = \frac{2\left | X\cap Y\, \right |}{\left | X \right |+\left | Y \right |}

  the dice loss is:

                                DiceLoss = 1 -DICE

Hinge Loss

 

损失函数 (Loss Function)
AI天才研究院
10-07 1701
损失函数 (Loss Function) 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 在深度学习中，损失函数是模型训练的
ceres中lossfunction的选择
weixin_44153180的博客
01-08 2752
在 Ceres Solver 中，核函数（或损失函数）用于处理优化问题中的异常值。核函数通过修改残差的贡献，降低异常值对总体优化结果的影响。
损失函数Loss Function
I‘m Frank Lee
02-11 3999
损失函数（loss function）或代价函数（cost function）是将随机事件或其有关随机变量的取值映射为非负实数以表示该随机事件的“风险”或“损失”的函数。在应用中，损失函数通常作为学习准则与优化问题相联系，即通过最小化损失函数求解和评估模型。例如在统计学和机器学习中被用于模型的参数估计（parameteric estimation）[1]，在宏观经济学中被用于风险管理（ris...
损失函数 Dice Loss, Dice + BCE , IoU Loss
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05-22 1097
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）；
损失函数(Loss Function) -1
Leo的博客
04-12 6305
转载自： 损失函数(Loss Function) -1 - 阁子 - 博客园 http://www.cnblogs.com/rocketfan/p/4083821.html          损失函数(Loss Function) -1 http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winte
损失函数（loss function）（基本介绍，作用，场景，特点，常见损失函数，代码示例）
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损失函数（Loss Function）的全面综述
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03-26 1364
损失函数是连接模型预测与优化目标的桥梁，其设计直接影响模型性能。未来随着 AutoML 和因果推理的发展，损失函数将更加自动化、自适应化，并在复杂任务（如多模态学习、强化学习）中发挥更大作用。
【机器学习】损失函数(Loss Function)全总结(2023最新整理)关键词：Logistic、Hinge、Exponential、Modified Huber、Softmax、L1、L2正则化
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一文彻底搞懂深度学习 - 损失函数（Loss Function）
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衡量预测结果与真实结果之间差异的函数。它通过计算模型的回归损失和分类损失99，回归损失主要处理连续型变量，常用等，对异常值敏感度不同；分类损失主要处理离散型变量，常用等，适用于不同分类任务需求。**
深度学习基础：损失函数（Loss Function）全面解析
最新发布
wyy202206174248的博客
07-14 1238
损失函数（Loss Function），也称为代价函数（Cost Function），是机器学习和深度学习中用于量化模型预测误差的核心工具。它像一位严格的老师，不断告诉模型"你的预测离正确答案还有多远"，并通过优化算法指导模型如何改进。通俗理解：想象你在玩飞镖游戏，损失函数就是用来计算你的飞镖（预测值）与靶心（真实值）之间的距离。距离越大，说明你的技术越需要改进；距离越小，说明你越接近完美。常见损失函数及用途任务类型损失函数公式（简化版）特点回归任务均方误差（MSE）
Dice损失函数
985小菜鸡
05-29 4264
Dice损失函数通过最大化模型预测结果与真实标签的重叠部分来提高分割精度，特别适用于医学图像分割等需要高精度的小目标区域分割的场景。其公式简单直观，计算方便，同时在处理类别不平衡问题上表现出色，是图像分割任务中的常用损失函数。
Dice Loss
sinat_36789271的博客
06-15 2265
​ Dice Loss 可以缓解样本中前景背景（面积）不平衡带来的消极影响，前景背景不平衡也就是说图像中大部分区域是不包含目标的，只有一小部分区域包含目标。Dice Loss训练更关注对前景区域的挖掘，即保证有较低的FN，但会存在损失饱和问题，而CE Loss是平等地计算每个像素点的损失，当前点的损失只和当前预测值与真实标签值的距离有关，这会导致一些问题（见Focal Loss）。近似为预测图像的像素与真实标签图像的像素之间的点乘，并将点乘结果相加，注意，dice loss通常是不计算背景类的。
Dice Loss损失函数
qq_41035283的博客
05-10 4074
Dice Loss损失函数前言Dice系数Dice Loss代码 前言 本篇记录一个语义分割的常用损失函数，Dice Loss Dice系数 Dice系数用于衡量两个样本之间的点的相似度，公式如下： S=2∣X∩Y∣∣X∣+∣Y∣ S=\frac{2|X\cap Y|}{|X| + |Y|} S=∣X∣+∣Y∣2∣X∩Y∣​ 其中，X∩YX\cap YX∩Y表示XY样本之间的交集，||表示元素个数，分子的系数为2，因为分母的计算实际上把交集重复计算了两次。 Dice Loss Dice Loss实际上就是D
损失函数：DiceLoss与Dice系数
ywfwyht的博客
08-31 5292
Dice系数，是一种集合相似度度量函数，通常用于计算两个样本点的相似度（值范围为[0, 1]）。用于分割问题，分割最好时为1，最差为0。及用于解决样本不均衡的问题，但不稳定，容易出现梯度爆炸.......
常用损失函数（二）：Dice Loss
Mike_honor的博客
07-20 4万+
DiceLoss训练更关注对前景区域的挖掘，即保证有较低的FN，但会存在损失饱和问题，而CELoss是平等地计算每个像素点的损失，当前点的损失只和当前预测值与真实标签值的距离有关，这会导致一些问题（见FocalLoss）。因此单独使用Dice Loss往往并不能取得较好的结果，需要进行组合使用，比如Dice Loss+CE Loss或者Dice Loss+Focal Loss等。......
深度学习——损伤函数（dice_loss）
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深度学习——损伤函数（dice_loss）
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kinggang2017的博客
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09-11
损失函数（Loss function）是机器学习中用来衡量模型预测值与真实值之间差异的一种函数。在训练过程中，我们希望通过不断调整模型的参数，使预测值尽可能地接近真实值，因此选择合适的损失函数非常关键。 在Pytorch...
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