语义分割-尽管使用二进制交叉熵进行二进制图像分割,但仍使用分类交叉熵

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我已经阅读了SO和CValidated的书,但仍然觉得我不完全理解以下内容。

如果我进行二进制分割(考虑到医疗问题,如果您的组织健康且受损),那么最好使用BCE或CCE进行丢失?

有人说(并且我完全理解),对于二进制分类,CCE在计算上比BCE昂贵,并且没有理由使用CCE。虽然我理解理由,但我还没有找到一项研究可以清楚地比较最终输出/结果(并用BCE与CCE对验证/测试数据集进行的Acc / Dice / Jaccard指标)进行比较。

在二进制分割中,BCE是否优于CCE或反之亦然?

computer-vision image-segmentation cross-entropy semantic-segmentation
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答案在下面的链接Binary cross entropy Vs categorical cross entropy with 2 classes中提供。

[从数学的角度(结果,不是计算开销)上说,两个类的softmax完全相同,就像BCE一样,答案与@ f4f相同。

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