优化二元焦点损失和骰子损失

Posted 2023-03-28

【中文标题】优化二元焦点损失和骰子损失

【英文标题】：optimizing binary focal loss and dice loss

【发布时间】：2021-03-08 12:04:40

【问题描述】：

我正在构建一个只有一个前景和一个背景的 Unet 图像分割模型（二值分割）。

对于损失函数，我将骰子损失和二元焦点损失相加

我想知道确保骰子损失和焦点损失的数量级相似是否重要

正如您在下面的摘录中看到的，二元焦点损失约为 0.0x，骰子损失为 0.x。在这种情况下，损失优化是否会更关注骰子损失而不是焦点损失？我应该在二元焦点损失中添加一个乘数吗？

【参考方案1】：

我也是深度学习范式的新手。但是，根据这篇论文：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9180275/ 通常必须为组合损失添加乘数。在论文中，focal loss 和 dice loss 的组合损失使用以下等式计算： 组合损失= β*focalloss - (log (dice loss)) 如果您希望使用这些损失的任何其他组合，请报告您的结果。