我正在训练一个U网(下面的模型)在10个不同的数据集中。当我使用L1丢失进行培训时，我没有收到任何错误，但是，对于使用MSE丢失的数据集，网络输出了tensornan…不能在5-10年代以后训练。我尝试过任意值为0.5和1的梯度裁剪，但都不起作用。
浏览 4提问于2022-04-14得票数 0
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我想分割只占据整个数据集的一小部分的对象(例如，ICDAR2015或CamVid中的人)。像素级正负样本的比例约为1:200。我的网络的主干是预先训练好的VGG16或ResNet50，可以在有12个类的CamVid数据集中很好地工作。然而，当我将这个网络微调为仅分割CamVid中的人时，损失将保持在0.31左右，即使使用真正小的学习率(如1e-5
浏览 29提问于2017-12-25得票数 0
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所以，我正在使用U-Net做一个语义分割任务。数据集非常不平衡，背景是目前为止最常见的，而最后一个类非常稀少。首先，我使用范畴交叉熵作为损失函数来训练它，最后它只是将所有东西归类为背景(我使用IoU来衡量成功，而混淆矩阵只有在第一列上有非空值，这只能意味着这一点)。我也尝试过使用sklearn预先计算平衡权重，但是Keras不接受超过三维空间的数据的预计算权重。然后我尝试使用焦点丢失代替CCE，因为我看到它对于<em
浏览 0提问于2021-07-19得票数 0
使用Keras在高度不平衡的数据集上进行图像分割，我希望按照的描述重新加权与每个类中的像素值成比例的类。如果a具有weights = [0.8, 0.2]的二进制类，我如何修改K.sparse_categorical_crossentropy(y_true, y_pred)以根据像素所属的类重新加权损失？输入<
浏览 0提问于2017-09-30得票数 4
我是Keras的新手，如果这个问题很愚蠢，我很抱歉。
我在这里找到了执行多类语义分割的deeplabv3+模型。我需要将这段代码调整到另一个目的，因为我需要在医学图像上执行二进制语义分割。如果我把NUM_CLASSES = 2，我得到一个关于logits和标签之间不匹配的错误。关于损失函数，代码行是loss = keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(f
浏览 25提问于2021-09-27得票数 0
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我只是在keras中实现了泛化的骰子损失(骰子损失的多类版本)，如中所述：
(我的目标定义为：(batch_size，image_dim1，image_dim2，image_dim3，nb_of_classes我正在处理3D图像，我必须将其分割为4类(1个背景类和3个对象类，我有一个不平衡的数据集)。第一件奇怪的事:虽然我的训练
浏览 22提问于2018-02-27得票数 10
我正在对DSTL kaggle卫星图像进行语义分割。给定二进制掩码的类的掩码。当我使用精度作为度量时，输出大约是46%，但是损失(加权的二进制交叉熵损失)大约是0.073。当我使用二进制精度作为度量标准时，准确率约为95%。为什么会有这样的结果呢？
浏览 20提问于2019-09-03得票数 0
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同不平衡比分层时间序列
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最近，我正在研究一个不平衡的二进制分类问题，在这个问题中，数据是按时间排序的。我想使用具有相同不平衡比的训练/验证分割来验证我的模型(类似于Scikit-training的分层k折叠)。我尝试了timeseriesSplit的科学知识学习。然而，它们的实现并不能保证两个类在训练和数据分割上存在类似的<
浏览 0提问于2023-03-08得票数 0
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加权稀疏分类交叉熵
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我正在处理一个语义分割问题，其中我感兴趣的两个类别(除了背景)在图像像素中非常不平衡。由于训练掩模的编码方式，我实际上使用稀疏分类交叉熵作为损失。有没有考虑到类权重的版本？我一直没能找到它，甚至连sparse_categorical_cross_entropy的原始源代码也找不到。我以前从未研究过tf源代码，但API页面上的源代码链接似乎并没有链接到损失函数的真正实现。
浏览 37提问于2020-12-08得票数 3
我有一个二进制语义分割问题，在我的脑海中有两种方法。 方法一: Unet输出一个带有乙状结肠激活的类，然后使用骰子损失来计算损失 方法2:将基本事实连接到它是相反的，因此有两个类。Unet的输出是2个类，并对它们应用softmax激活。然后使用骰子损失来计算损失。 哪一个是正确的？
浏览 33提问于2020-01-18得票数 0
如果你能回答我的问题，我将不胜感激。我担心我做错了，因为我的网络总是给出没有任何分割的黑色图像。我正在用Caffe做语义分割。score layer的输出小于1 5 256 256> batch_size no_classes image_width image_height。它被发送到SoftmaxWithLoss层，损失层的输出输入是具有5个类别标签<1 1 256 256>的
浏览 4提问于2017-03-28得票数 0
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我注意到，我的大多数成功训练的CNN启动(即第一个时期)损失在1-2范围内。通常，这些是图像分类器，用于离散类(猫、狗、船等)或语义(像素级)分割。有时，无论是由于设计不善还是建筑误解，我都会在60年代看到最初的损失；有一天，我开始的时候是200岁(但没有收敛)。
所以我的问题是:是否有一种启发，可以让我为我的初始损失值确定一个足球场的价值？如果
浏览 0提问于2017-05-16得票数 0
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深度学习UNet收敛
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我正在编写一个深入学习的UNet模型，用于RGB 256 *256 p图像的图像分割 -> 灰度图像灵感来自，因此我的神经网络具有以下结构：然而，收敛非常困难第一卷积滤波器号只适用于16 (32下一层等)-批号8或16，而32和6
浏览 0提问于2019-05-08得票数 2
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如何在回归中减肥
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我遇到了一个回归问题，需要一个模型来预测范围0，1中的值。
我试图查看数据的分布情况，并且似乎使用低值标签(0，0.2)的例子比高值标签(0.2，1)的例子要多。当我尝试使用MAE度量来训练模型时，模型收敛到一个状态，它有一个非常低的损失，但是模型似乎已经收敛到一个状态，在许多高值标号的例子中它预测了一个低值。因此，我的假设是，数据是不平衡的，我
浏览 0提问于2018-11-14得票数 2
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我正在尝试使用一个用Keras实现的U-Net版本来分割医学图像。我的网络的输入是3D图像，输出是两个单热编码的3D分割图。我知道我的数据集非常不平衡(没有太多需要分割的东西)，因此我想对我的损失函数(目前是binary_crossentropy)使用类权重。有了类权重，我希望模型能更多地关注它必须分割
浏览 23提问于2021-01-25得票数 3
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这两者之间的区别是什么？在我看来，训练机制如下，假设原始图像为M*M，然后迭代M*M像素以提取N*N补丁(其中N<M)。迭代步幅可以是像N/3这样的数字，以生成重叠的补丁。此外，假设每个图像对应20个补丁，那么我们可以将这些20补丁或60补丁(如果我们想要有3个图像)放入单个小批量中进行训练。这种理解是正确的吗？在我看来，这种所谓的完全卷积训练与补丁训练是一样的。
浏览 31提问于2017-03-07得票数 5
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我试着训练一个具有类不平衡的语义切分的网络。为了解释这一点，我尝试实现InfoGainLoss层，并将infogain_matrix指定为已发布的，其中对每个对角线元素使用了1频(类)。然而，在训练时，准确性和损失都会立即收敛到0，即使base_lr很低，并且所有的网络标签都是0类(“未知”)。编辑：
因此，当我使用SoftMaxWithLoss层而不是InfoGainLoss运行网络时，它立即开始
浏览 1提问于2017-07-13得票数 3
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我正在从事一个语义分割项目，在这个项目中，我必须处理高度不平衡的多类数据。我在培训期间搜索了使用model.fit参数优化它的方法，并在其中使用class_weights或sample_weights。我可以使用class_weight字典实现以下内容我还看到了一种在loss function中更新权重的方法。
但是这些权重是在什么时候更新的？我已经为每个层设置了一个kernel_regular
浏览 1提问于2020-12-22得票数 0
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多类语义分割模型评价
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我正在做一个关于多类语义分割的项目。我已经制定了一个模型，输出相当下降分割图像通过减少损失值。但是，我不能用度量来评估模型的性能，例如meanIoU或Dice系数。在二值语义分割的情况下，只需将阈值设置为0.5，将输出作为目标或背景进行分类，但对于多类语义分割则不起作用。请告诉我如何获得上述指标的模型性能好吗？任何帮助都将不胜感激！顺便说一下，我使用的</
浏览 14提问于2020-06-19得票数 3
此外，由于原始数据集是不平衡的，所以我正在对过采样的数据集进行培训。原始数据集约有3700个样本，其中2%为阳性。我使用的是0.7,100个过滤器和3，4，5的圆锥内核。
下面的图片是我的损失。绿线是训练损失，灰色线是验证损失。有人能解释为什么我的验证损失第一次增加，以及为什么这两条线不结合在一起？此外，有谁有获得更好结
浏览 2提问于2020-12-15得票数 0
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