Dice Loss
Dice Loss
는 데이터가 불균형적인 특징이 존재하는 Segmentation에서 많이 사용되는 loss에 해당한다. Dice Loss의 수식은 다음과 같다. 해당 수식은 민감도(sensitivity)
와 정밀도(precision)
의 조화평균에 해당하는 F1 score
와 같다.
- $p$ : 모델의 출력 값
- $\hat{p}$ : 정답 레이블
해당 지표는 두 샘플 집합 간의 유사도를 측정하기 위해 개발되었으며, Dice Loss 값이 작을수록 segmentation 결과가 더 정확해진다. 이러한 Dice Loss는 특히 클래스 불균형이 큰 데이터셋에서 유용하게 사용된다.
Reference
Dice Loss
Dice Loss
는 데이터가 불균형적인 특징이 존재하는 Segmentation에서 많이 사용되는 loss에 해당한다. Dice Loss의 수식은 다음과 같다. 해당 수식은 민감도(sensitivity)
와 정밀도(precision)
의 조화평균에 해당하는 F1 score
와 같다.
- $p$ : 모델의 출력 값
- $\hat{p}$ : 정답 레이블
해당 지표는 두 샘플 집합 간의 유사도를 측정하기 위해 개발되었으며, Dice Loss 값이 작을수록 segmentation 결과가 더 정확해진다. 이러한 Dice Loss는 특히 클래스 불균형이 큰 데이터셋에서 유용하게 사용된다.