圖像分割loss集合

我們只是大佬的搬運工

1、log loss

2、WBE loss

帶權重的交叉熵

3、Focal loss

容易過擬合？我在VGG16上做過實驗（沒有BN層），發現網絡在訓練集上的性能直線上升，但是驗證集卻下降，不知是不是BN層缺失的原因

4、DIce loss

對於腫塊太小的梯度容易變化劇烈

5、IOU loss

6、Tversky loss

7、敏感性-特異性損失

8、Generalized Dice loss

9、BCE + Dice loss

10、Dice + Focal loss

11、Exponential Logarithmic loss