余弦损失函数和dice损失函数结合

余弦损失函数通常用于计算两个向量之间的相似度，它在文本分类、推荐系统等场景中较为常见，特别是在角度较大的分类任务中，因为它的值域在[-1,1]之间，可以直观地反映两个向量的相似程度。当预测结果接近于真实标签的向量方向时，损失越小。

Dice损失函数，又称Fβ得分的二倍减去1，主要用于处理像素级的分类任务，如图像分割。它特别关注了预测精确度（召回率），通过计算预测区域和实际区域的交集与并集的比例， Dice系数越高表示预测精度越好。

在某些深度学习模型中，比如卷积神经网络(CNN)用于目标检测或图像分割时，会将两者结合起来。这种组合通常是先用交叉熵（或CE，一种广义的多类别概率损失）作为基础损失，衡量每个像素的分类正确性；然后引入Dice损失，增强对小样本类别或边界准确性的关注。这样做可以优化模型对整体结构的把握，并防止过拟合，提高模型的泛化能力。这种混合损失的形式常常写作：

\[ \text{Loss} = \alpha \times \text{CrossEntropy} + (1 - \alpha) \times \text{DiceLoss} \]

其中，$\alpha$是一个权衡两个损失的超参数，可以根据任务需求调整。