基於深度學習的自然圖像和醫學圖像分割：損失函數設計（1）
本文總結一下基於深度學習的自然圖像和醫學圖像分割問題中，常用的損失函數。 從頻率派的角度看深度學習模型，是把輸入數據 假設為一個隨機變量，服從一個概率分布 , 其中的參數 是未知常量。我們需要對 進行求解，但深度學習模型直接得到解析解是不可能的，我們只能求得 來逼近 。損失函數 ...
原文：【深度學習】醫學圖像分割損失函數簡介
在醫學圖像分割中，選取合適的損失函數是十分有必要的。已有的文獻中提出了許多的損失函數，但只有少部分的文章對提出的損失函數進行了具體的研究。 損失函數主要是用於評估模型的預測值和真實標簽的匹配程度的重要指標。在過去的幾年，不同的損失函數被提出並應用到醫學圖像分割上。一般形式上，損失函數 L 采用期望風險最小化的形式表示： begin align L E G,S end align 其中， G le ...
2020-08-24 10:56 0 2732 推薦指數：
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