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UNet的损失函数通常有以下几种选择:
交叉熵损失函数(Cross Entropy Loss):常用于分类任务,计算预测值与真实标签之间的差异。
平均绝对误差损失函数(Mean Absolute Error Loss):用于回归任务,计算预测值与真实值之间的绝对差异。
均方误差损失函数(Mean Squared Error Loss):同样用于回归任务,计算预测值与真实值之间的平方差异。
Dice损失函数:常用于图像分割任务,通过计算预测分割结果和真实分割结果的重叠部分来评估模型性能。
BCE损失函数(Binary Cross Entropy Loss):用于二分类任务,计算预测值与真实标签之间的差异。
在实际应用中,可以根据具体的任务需求和数据特点选择合适的损失函数来训练UNet模型。
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