圖像分割領域常見的loss function有哪些?
一、交叉熵損失
交叉熵損失是深度學習中最常用的損失函數之一，特別適合于分類問題。它度量的是模型預測的概率分布與真實概率分布之間的差異。
二、Dice Loss
Dice Loss基于Dice系數，常用于處理不平衡數據。它可以更好地度量分割的準確性。
三、Jaccard/IOU Loss
Jaccard或IOU Loss是基于Jaccard指數或稱為交并比。它是一個衡量兩個集合相似性的指標。
四、Tversky Loss
Tversky Loss是Dice Loss和Jaccard Loss的一般化，加入了對假陽性和假陰性的權重。
五、Focal Loss
Focal Loss是為了解決分類問題中類別不平衡而提出的。它增加了對難以分類樣本的關注。
六、Boundary Loss
Boundary Loss特別關注分割邊界的準確性，對于需要精確邊緣檢測的任務特別有效。
七、Combination Loss
Combination Loss是將多種loss function結合起來，旨在兼顧不同loss的優點，以達到更好的分割效果。
延伸閱讀
如何選擇合適的loss function
選擇合適的loss function是模型訓練的關鍵。不同的loss function有其特定的適用場景。在選擇時，除了考慮數據的特性，還要考慮任務的需求和模型的特點。試驗多種loss function，通過驗證集的表現來決定非常適合的那個，也是一個常見的策略。
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