dice loss和CE loss 组合

Dice Loss和Cross-Entropy (CE) Loss是常用的两个损失函数，通常用于分割任务中。它们可以结合使用来提高模型的性能。

Dice Loss是一种基于像素级别的损失函数，将预测结果与真实结果之间的相似度作为衡量标准。Dice Loss计算公式如下：

$DiceLoss = 1 - \frac{2 * \sum_{i=1}^n p_i * y_i}{\sum_{i=1}^n p_i + \sum_{i=1}^n y_i}$

其中，$p_i$代表预测结果中第$i$个像素点的值，$y_i$代表真实结果中第$i$个像素点的值。

CE Loss是一种基于类别级别的损失函数，将预测结果的概率分布与真实结果的标签之间的差异作为衡量标准。CE Loss计算公式如下：

$CELoss = -\sum_{i=1}^n y_i * log(p_i)$

其中，$p_i$代表预测结果中第$i$个类别的概率，$y_i$代表真实结果中第$i$个类别的标签。

结合使用Dice Loss和CE Loss，可以综合考虑像素级别和类别级别的损失，以提高模型的性能。一种常见的结合方式是将两个损失函数的结果相加，计算总的损失函数。

$TotalLoss = DiceLoss + CELoss$

在实际应用中，可以根据具体任务的需求和数据集的特点，来选择合适的损失函数和损失函数的组合方式。