对于二元分割问题，以加权方式组合交叉熵损失和骰子得分是否有意义？
优化骰子得分会产生超过分割的区域，而交叉熵损失会为我的应用产生欠分割区域。
答案 0 :(得分：4)
我认为将这两种损失结合起来并没有什么坏处，因为它们非常正确。＃34;正交＆＃34;对彼此;虽然交叉熵将每个像素视为一个独立的预测，但是骰子分数会在更多的整体中查看所得到的掩模。方式。
此外，考虑到这两种损失会产生明显不同的掩模，每种掩模各有其优点和缺点，我认为将这些补充信息结合起来应该是有益的。
确保你对损失进行加权，使得两次损失的梯度大致相同，因此你可以从两者中获益。
如果你发挥作用，我有兴趣听听你的实验和结论;）