Dice_loss用于验证集

Question

我正在使用NiftyNet来处理MRI张图片。似乎主程序只有两个选项：

1. 训练，根据训练集更新权重;
2. 推断，预测。

我想使用hyperparameters设置调整validation，有没有方便的方法来计算验证集的dice_loss？我知道有dice_loss计算功能，但从那里开始可能会非常痛苦......

任何建议都将不胜感激！

Answer 1

要获得一个近似的想法，您可以使用验证监控功能。如果将数据集拆分为培训，验证和测试（使用exclude_fraction_for_validation和exclude_fraction_for_inference字段或使用预定义的dataset_split_file csv文件），则可以计算批次使用validate_every_n和validation_max_iter参数在整个培训过程中验证失败。

在下一个版本（以及repo上的dev分支）中有一个名为evaluate的新操作，它允许您在推断后在输出上运行计算指标（包括Dice）

您需要在配置文件中添加[EVALUATION]标题，并在运行推理操作后使用评估操作。它将在MODEL_DIR /评估中创建csv文件，其中包含每个主题的度量标准，并在数据集上进行聚合。

默认情况下，它假定您要评估测试集（如果您使用过exclude_fraction_for_inference或dataset_split_file）或所有数据（否则）。要将其用于验证集，（1）使用额外参数运行推理--dataset_to_infer =验证，然后（2）使用额外参数运行评估--dataset_to_infer =验证。