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dice loss

date: 2022-03-20 excerpt: dice lossについて

tag: statistics機械学習損失関数


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

Google Colab

  • dice-loss-example

参考

  • Understanding Dice Loss for Crisp Boundary Detection


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