‘dice_loss’ 代表的是一种常用于图像分割任务的损失函数，Dice Loss。该损失函数基于 Dice 系数（Dice Coefficient）进行定义，可以用于评估预测分割图像与真实分割图像之间的相似度。
- 在二分类问题中，Dice 系数的计算公式为：
Dice = 2 * (|X ∩ Y|) / (|X| + |Y|)
其中，X 表示预测分割图像中为正的像素集合，Y 表示真实分割图像中为正的像素集合，|X| 和 |Y| 分别表示像素集合的大小，|X ∩ Y| 表示两个像素集合的交集大小。
- Dice Loss 的定义基于 Dice 系数的倒数，即：
DiceLoss = 1 – Dice
因此，当 Dice 系数越大，Dice Loss 越小，表示预测分割图像与真实分割图像之间的相似度越高，模型的性能越好。反之，当 Dice 系数越小，Dice Loss 越大，表示预测分割图像与真实分割图像之间的相似度越低，模型的性能越差。
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