机器学习基础：Dice Loss（Machine Learning Fundamentals: Dice Loss）
目的
为了验证dice作为loss function，是否会被分割物体面积的大小所影响，设计本实验。
实验1
控制住GrundTruth不便，预测结果从小到大线性变化，另外给预测的右下脚加一个假阳性区域。
结果
实验2
让ground truth 和预测的结果同时非线性的变大，保持预测结果和ground truth的误差为同一个值。
结果
实验3
让ground truth非线性变大，但是预测的结果总是ground truth的0.5倍，且重合。
结果1
此时smooth为1e-5
结果2
此时smooth为1e-20
结论
由实验1结果可以看出：随着预测面积的线性变化，dice是非线性变化的，而jaccard是线性变化的
由实验1结果，实验2结果，实验3结果可以看出：相同情况下dice的数值会比jaccard的数值更高一些
从实验3中的结果2看出：无论是dice还是jaccard，他们都不会受到图像面积大小的影响，而只和面积重合率有关
从实验3中的两个结果可以看出：smooth项会对结果产生一定的影响，因此需要根据所需的实验精度设置smooth项，否则会受到影响
综上，dice作为loss function不会受到被分割物体面积的影响。
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