语义分割单通道和多通道输出交叉熵损失函数的计算问题
摘要 本文验证了语义分割任务下，单通道输出和多通道输出时，使用交叉熵计算损失值的细节问题。对比验证了使用简单的函数和自带损失函数的结果，通过验证，进一步加强了对交叉熵的理解。 交叉熵损失函数 交叉熵损失函数的原理和推导过程，可以参考这篇博文，交叉熵的计算公式如下： \[CE(p,q ...
原文：语义分割损失函数
. 交叉熵损失 语义分割时相当于对每个像素进行分类，所以实际是一个分类任务 对每一个像素的预测值与实际值比较，将损失求平均，是所以最常用的还是交叉熵损失 self.CE nn.CrossEntropyLoss weight weight,ignore index ignore index,reduction reduction loss self.CE outputs,target . 带权重的 ...
2020-12-26 19:15 0 726 推荐指数：
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