交叉熵损失函数的优缺点 图像分割

交叉熵损失函数在图像分割任务中有以下优点和缺点。优点是交叉熵是一种常用的损失函数，广泛应用于分类任务中，可以有效地衡量预测结果与真实标签之间的差异。它对于样本类别不平衡的问题相对较好，并且在训练过程中对反向传播没有不利影响，使得训练更加稳定。然而，交叉熵损失函数并没有直接优化图像分割任务的评价指标，如Dice系数和IoU度量，它只是一种代理形式。因此，使用交叉熵损失函数可能导致训练的结果与最终的评价指标之间存在一定的差异。