ResUnet损失函数

ResUnet是一种用于图像分割任务的神经网络模型，它结合了ResNet和U-Net两种经典的网络结构。ResUnet的损失函数通常采用交叉熵损失函数和Dice损失函数的组合。

交叉熵损失函数是一种常用的分类损失函数，用于衡量模型输出与真实标签之间的差异。对于每个像素点，交叉熵损失函数计算模型输出的概率分布与真实标签的概率分布之间的交叉熵。

Dice损失函数是一种用于图像分割任务的特定损失函数，它衡量了模型预测结果与真实标签之间的相似度。Dice损失函数计算预测结果和真实标签的交集与它们的并集之间的比值，该比值越大表示预测结果越接近真实标签。

在ResUnet中，交叉熵损失函数和Dice损失函数通常进行加权求和，得到最终的损失函数。这样做的目的是综合考虑分类准确性和分割精度两个方面，使得模型在图像分割任务中能够取得更好的性能。