Unified Focal loss

Unified Focal loss是一种将基于Dice和基于交叉熵的损失函数结合在一起的框架。它可以被看作是描述了目前已知的基于Dice和交叉熵的损失函数的特例。通过明确损失函数之间的关系，Unified Focal loss比单独尝试不同的损失函数更容易优化，并且对输入和输出的不平衡具有鲁棒性。它通过将超参数组合在一起，并利用不对称性来分别集中在修改后的Focal loss和Focal Tversky损失分量中的focal参数的抑制和增强效果。通过使用Unified Focal loss，可以更好地解决类不平衡问题，并且不会显著增加训练时间。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Unified Focal loss: Generalising Dice and cross entropy-based losses to handle class imbalanced medi](https://blog.csdn.net/Acmer_future_victor/article/details/125615025)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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