Unet添加损失函数

U-Net是一种深度学习网络结构，常用于图像分割任务，特别是医学影像分析。在训练Unet时，通常会使用多种损失函数，以衡量预测结果与真实标签之间的差异。常见的Unet损失函数组合包括：

1. **Dice Loss**：用于评估像素级别的相似度，尤其适合类别不平衡的情况。它结合了交并比（Intersection over Union, IoU）和二值交叉熵。

2. **Binary Cross Entropy (BCE)**：对于二分类问题，作为基础的损失函数，衡量模型预测概率与实际标签的差距。

3. **Jaccard Loss**：本质上也是Dice Loss的一种形式，它关注的是预测区域与目标区域的大小关系。

4. **Weighted BCE**：为不同类别的样本赋予权重，提高难以捕捉的小类别的性能。

5. ** Combo Loss**：可以同时考虑 Dice Loss 和 BCE，通过加权或融合的方式平衡两者。

在Unet的架构中，一般会在最后合并前向传播的路径和编码器的部分，使用上述一种或几种损失函数对上采样层的输出进行计算，然后反向传播更新网络权重。例如，在Keras中，你可以这样配置：

from keras.losses import binary_crossentropy, dice_loss

def unet_loss(y_true, y_pred):
    bce = binary_crossentropy(y_true, y_pred)
    dice_coef = 1 - dice_loss(y_true, y_pred)
    return dice_coef * weight_dice + bce * weight_bce

# 在训练过程中调用unet_loss
model.compile(optimizer='adam', loss=unet_loss)

这里`weight_dice`和`weight_bce`是用来调整两种损失函数相对重要性的超参数。