基于深度学习的自然图像和医学图像分割：损失函数设计（2）
这篇介绍一下损失函数在医学图像分割问题中的应用。 1. 损失函数在医学图像分割中的应用 上一篇文章中我们讨论了标准的交叉熵损失函数及其加权版本，这些损失函数也都广泛应用在医学图像分割问题中。但是针对大背景中的小前景对象分割问题（常见于医学图像，典型的类别不平衡），基于重叠 ...
原文：基于深度学习的自然图像和医学图像分割：损失函数设计（1）
本文总结一下基于深度学习的自然图像和医学图像分割问题中，常用的损失函数。 从频率派的角度看深度学习模型，是把输入数据假设为一个随机变量，服从一个概率分布, 其中的参数是未知常量。我们需要对进行求解，但深度学习模型直接得到解析解是不可能的，我们只能求得来逼近。损失函数就是作为优化过程的指导，衡量模型预测结果与真实标签之间的 差距 ，然后通过梯度反向传播来不断修正使其趋近于，这个过程就是优化。这样模型 ...
2020-02-19 17:52 0 2049 推荐指数：
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