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

原文地址:https://www.cnblogs.com/double-t/p/10907756.html