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图像分割loss集合
我们只是大佬的搬运工
1、log loss
2、WBE loss
带权重的交叉熵
3、Focal loss
容易过拟合?我在VGG16上做过实验(没有BN层),发现网络在训练集上的性能直线上升,但是验证集却下降,不知是不是BN层缺失的原因
4、DIce loss
对于肿块太小的梯度容易变化剧烈
5、IOU loss
6、Tversky loss
7、敏感性-特异性损失
8、Generalized Dice loss
9、BCE + Dice loss
10、Dice + Focal loss
11、Exponential Logarithmic loss
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博主收藏的前端框架,极力推荐!
原文地址:https://www.cnblogs.com/double-t/p/10907756.html
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