一、交叉熵?fù)p失
交叉熵?fù)p失是深度學(xué)習(xí)中最常用的損失函數(shù)之一，特別適合于分類問題。它度量的是模型預(yù)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(shù)，常用于處理不平衡數(shù)據(jù)。它可以更好地度量分割的準(zhǔn)確性。
三、Jaccard/IOU Loss
Jaccard或IOU Loss是基于Jaccard指數(shù)或稱為交并比。它是一個衡量兩個集合相似性的指標(biāo)。
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(quán)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(guān)注。
六、Boundary Loss
Boundary Loss特別關(guān)注分割邊界的準(zhǔn)確性，對于需要精確邊緣檢測的任務(wù)特別有效。
七、Combination Loss
Combination Loss是將多種loss function結(jié)合起來，旨在兼顧不同loss的優(yōu)點，以達(dá)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(xùn)練的關(guān)鍵。不同的loss function有其特定的適用場景。在選擇時，除了考慮數(shù)據(jù)的特性，還要考慮任務(wù)的需求和模型的特點。試驗多種loss function，通過驗證集的表現(xiàn)來決定非常適合的那個，也是一個常見的策略。
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