我正在尝试在niftynet中实施的广义骰子损失，以使用V-Net对包含4个类别（1个背景3个感兴趣区域）的MRI体积进行分割。我尝试用两种方式格式化标签：
空间维度仅为0为背景，1,2,3为感兴趣区域的标签。
5维图像（[3空间]，1,4）为第5维中的每个类存储二进制体积
来自第二个案例的推论产生了一个3D体积，其中只有带有标签＆＃39; 3＆＃39;在第一个案例的培训期间，检测到的损失并没有减少。我是否以正确的格式存储标签？
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我认为第一种格式是正确的。
您可能需要在用于分段应用程序的代码中剪切渐变。使用标准骰子指标时，损失会减少吗？