dice lossについて
概要
- クロスエントロピーなどでは画像を当てようとする場合ぼやけることがある
- グローバルな意味ではなく局所的な意味での損失を考慮するために発生する
- dice lossという距離関数を定義することでパリッとした境界にすることができる
参考図

定式化
\[DiceLoss = 1 - \frac{p \times q}{|p| + |q|}\]機械学習で使う際の実用上の関数
import numpy as np
y_true = np.array([1, 0, 1, 0])
y_pred = np.array([0.9, 0.1, 0.9, 0.1])
intersect = (y_true * y_pred).sum()
dice_loss = 1 - (intersect/(intersect + y_true.sum() + y_pred.sum())).mean()
display(dice_loss) # 0.6896551724137931