語義分割單通道和多通道輸出交叉熵損失函數的計算問題
摘要 本文驗證了語義分割任務下，單通道輸出和多通道輸出時，使用交叉熵計算損失值的細節問題。對比驗證了使用簡單的函數和自帶損失函數的結果，通過驗證，進一步加強了對交叉熵的理解。 交叉熵損失函數 交叉熵損失函數的原理和推導過程，可以參考這篇博文，交叉熵的計算公式如下： \[CE(p,q ...
原文：語義分割損失函數
. 交叉熵損失 語義分割時相當於對每個像素進行分類，所以實際是一個分類任務 對每一個像素的預測值與實際值比較，將損失求平均，是所以最常用的還是交叉熵損失 self.CE nn.CrossEntropyLoss weight weight,ignore index ignore index,reduction reduction loss self.CE outputs,target . 帶權重的 ...
2020-12-26 19:15 0 726 推薦指數：
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