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[ DL ] Dice Loss(Generalised Dice overlap as a deep learning loss function for highly unbalanced segmentations)
Dice LossDice Loss는 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 score와 같다.p : 모델의 출력 값ˆp : 정답 레이블해당 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[1] https://velog.io/@hsbc/dice-loss-%EC%82%AC%EC%9A%A9..
