1.Dice 系数

例如，当我们进行语义分割时，我们希望在训练期间（即在验证步骤中）或在训练后（即在测试步骤中）评估模型。我们总是需要计算一个度量，它是Ground Truth（真实值）和 Predicted Mask（预测值）之间的等式。通过查看这些指标的值，我们可以说模型学习得好不好。因此，可以用作度量的Dice系数方程是Ground Truth（真实值）和Predicted Mask（预测值）之间的交集的两倍，除以Ground Truth（真实值）和Predicted Mask（预测值）之和。

让我们更清楚地说明一下:

圆圈 A 表示Ground Truth（真实值），圆圈 B 表示Predicted Mask（预测值）。

你可以看到这个黄色部分是Ground Truth（真实值）和Predicted Mask（预测值）之间的交集。

这将是Dice系数，所以随着交集的增加，Dice系数也在增加。

Dice系数可以取的最小值为 0，即Ground Truth（真实值）和Predicted Mask（预测值）之间没有交集。此时分子值 0，当然 0 除以任何值都会得到 0。

Dice系数可以取的最大值为 1，这意味着预测正确率为 100%。此时，我们将有等于 A 或 B（Ground Truth（真实值）或Predicted Mask（预测值））的交集，因为它们是相同的。让我在图表中向您展示这一点。

我希望你了解Dice系数的原理。由此我们可以知道Dice系数的值介于 0 和 1 之间，我们越接近 1 意味着模型预测的结果很好。

2.Dice Loss

现在你明白了 Dice 系数的含义，Dice Loss也很容易。您还记得我们说过Dice的最佳值是接近 1 的值，并且我们知道对于损失值，我们需要较小的值来校正反向传播中的权重。

所以我们可以使用 Dice 系数做一个小方程来得到小值而不是接近 1 的值。

通过查看这个等式，我们可以得出结论，当 dice 值上升时，dice loss 会下降，当我们得到 dice 的最大值时，损失值为 0，这意味着模型是完美的。

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Dice和Dice Loss之间的区别

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