一、交叉熵損失

交叉熵損失是深度學習中最常用的損失函數(shù)之一，特別適合于分類問題。它度量的是模型預測的概率分布與真實概率分布之間的差異。

二、Dice Loss

Dice Loss基于Dice系數(shù)，常用于處理不平衡數(shù)據(jù)。它可以更好地度量分割的準確性。

三、Jaccard/IOU Loss

Jaccard或IOU Loss是基于Jaccard指數(shù)或稱為交并比。它是一個衡量兩個集合相似性的指標。

四、Tversky Loss

Tversky Loss是Dice Loss和Jaccard Loss的一般化，加入了對假陽性和假陰性的權(quán)重。

五、Focal Loss

Focal Loss是為了解決分類問題中類別不平衡而提出的。它增加了對難以分類樣本的關(guān)注。

六、Boundary Loss

Boundary Loss特別關(guān)注分割邊界的準確性，對于需要精確邊緣檢測的任務特別有效。

七、Combination Loss

Combination Loss是將多種loss function結(jié)合起來，旨在兼顧不同loss的優(yōu)點，以達到更好的分割效果。

延伸閱讀

如何選擇合適的loss function

選擇合適的loss function是模型訓練的關(guān)鍵。不同的loss function有其特定的適用場景。在選擇時，除了考慮數(shù)據(jù)的特性，還要考慮任務的需求和模型的特點。試驗多種loss function，通過驗證集的表現(xiàn)來決定非常適合的那個，也是一個常見的策略。