Jul, 2017
广义 Dice 重叠作为高度不平衡分割的深度学习损失函数
Generalised Dice overlap as a deep learning loss function for highly unbalanced segmentations
Carole H Sudre, Wenqi Li, Tom Vercauteren, Sébastien Ourselin, M. Jorge Cardoso
TL;DR本论文针对 2D 和 3D 分割任务中出现的标签不平衡问题,探究了几种损失函数(如加权交叉熵函数、敏感度函数、Dice 损失函数)的表现及其对学习率的敏感性,并提出使用广义 Dice 重叠作为一个强韧而准确的损失函数,来实现在不平衡任务中的类别重新平衡。