前言
本篇记录一个语义分割的常用损失函数，Dice Loss
Dice系数
Dice系数用于衡量两个样本之间的点的相似度，公式如下：
其中，表示XY样本之间的交集，||表示元素个数，分子的系数为2，因为分母的计算实际上把交集重复计算了两次。
Dice Loss
Dice Loss实际上就是Dice系数的负数：
Dice系数越大，Loss越小，表示两个样本越相似。
代码
paddle中直接给出了一个api计算Dice Loss，可以计算二分类和多分类的Dice Loss:
pred = paddle.ones([b, h, w, n])
label = paddle.ones([b, h, w, 1])
paddle.nn.functional.dice_loss(pred, label)
其中，pred表示模型的多分类输入，shape=[b, h, w, n]，n表示多分类的分数，label表示标签mask，shape=[b, h, w, 1]
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