segmetnation loss 정리1 Segmentation loss (손실함수) 총정리 딥러닝 모델에서 이미지 분할 작업의 성능을 향상시키기 위해 다양한 손실 함수가 사용됩니다. 이번 글에서는 BCE부터 MCCLoss까지 다양한 손실 함수들을 정리해보겠습니다.순서와 간단한 요약 아래와 같습니다.BCE (Binary Cross Entropy): 기본적인 손실 함수 중 하나로, 주로 이진 분류 문제에서 사용되는 함수.DICE: 두 집합간의 유성을 측정하는 지표입니다. $ \text{DICE}= 2|AUB| / (|A|+|B|)$Jaccard loss: 두 유사성을 측정하느 또 다른 방법. $\text{Jaccard}=|A \cap B| / |A \cup B|$ Tversky Loss: Jaccard 손실 함수의 가중치 버전. $\text{Tversky}=\frac{ |A \cap B| }{ .. 2024. 7. 22. 이전 1 다음