有什么加权的LOSS函数

有很多种加权的LOSS函数，常见的包括以下几种：

1. Weighted Cross-Entropy Loss：将不同类别的样本赋予不同的权重，可以通过设置权重系数来调整损失函数的贡献程度。

2. Focal Loss：在处理类别不平衡的情况下，容易出现“易分类”的样本对模型贡献较小的问题。Focal Loss通过降低“易分类”样本的权重来解决这个问题。

3. Dice Loss：适用于图像分割等任务，将预测结果与真实结果之间的Dice系数作为损失函数。

4. Lovasz Loss：同样适用于图像分割等任务，是一种基于误差数量和误差大小的非光滑损失函数。

这些加权的LOSS函数都可以根据具体任务和数据情况来选择使用。