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BCE和CE交叉熵损失函数的区别
BCE和CE的区别 首先需要说明的是PyTorch里面的BCELoss和CrossEntropyLoss都是交叉熵，数学本质上是没有区别的，区别在于应用中的细节。 BCE用于二分类，CE用于多分类 BCE适用于0/1二分类，计算公式就是 “ -ylog(y^hat) - (1-y)log(1-y^hat) ”，其中y为GT，y_hat为预测值。这样，当gt为0大发快三回血技巧篇之_【安装SDK工具包】
运行环境 Java SDK工具包可在JDK1.6、JDK1.7、JDK1.8环境下运行。 安装SDK 方式一：使用Maven安装 在Maven的pom.xml文件中添加bce-java-sdk的依赖： <dependency> <groupId>com.baidubce</groupId> <artifactId>bce-java-sdk</artifactId> <version>{ver图像分割loss集合
我们只是大佬的搬运工 1、log loss 2、WBE loss 带权重的交叉熵 3、Focal loss 容易过拟合？不知why 4、DIce loss 对于肿块太小的梯度容易变化剧烈 5、IOU loss 6、Tversky loss 7、敏感性-特异性损失 8、Generalized Dice loss 9、BCE + Dice loss 10、Dice + Focal loss 11、Expon