实现骰子损失的正确方法是什么？sigmoid还是softmax？

实现骰子损失的正确方法是使用softmax函数。

骰子损失（Dice Loss）是一种常用于图像分割任务的损失函数，它可以衡量预测结果与真实标签之间的相似度。该损失函数的计算方式是通过计算预测结果和真实标签的交集与它们的并集之间的比值来评估相似度。

在实际应用中，通常使用softmax函数来将预测结果转化为概率分布，使得每个类别的预测概率之和为1。softmax函数可以将预测结果映射到一个概率分布，使得每个类别的预测概率可以被解释为该类别的置信度。

相比之下，sigmoid函数适用于二分类问题，将预测结果映射到0到1之间的概率值。在多分类问题中，使用sigmoid函数会导致每个类别的预测概率相互独立，无法保证它们的和为1。

因此，对于骰子损失的实现，正确的方法是使用softmax函数来将预测结果转化为概率分布，以便计算交集和并集的比值，并最终计算损失值。

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FastAI 之书（面向程序员的 FastAI）（三）

在这种情况下，最好使用多个二进制输出列来训练模型，每个列使用 sigmoid 激活。） Softmax 是交叉熵损失的第一部分，第二部分是对数似然。...只要激活列总和为 1（如果我们使用 softmax，它们将是这样），我们将有一个损失函数，显示我们预测每个数字的准确程度。我们只从包含正确标签的列中选择损失。...对我们的概率取正对数或负对数的平均值（取决于是否是正确或不正确的类）给出了负对数似然损失。在 PyTorch 中，nll_loss假设您已经对 softmax 取了对数，因此不会为您执行对数运算。...在 PyTorch 中，交叉熵损失是由哪两个部分组合而成的？ softmax 确保的激活函数的两个属性是什么？为什么这很重要？何时可能希望激活函数不具有这两个属性？...y_range 在 fastai 中是如何实现的？（看看你是否可以自己实现并在不偷看的情况下测试！）回归问题是什么？对于这样的问题应该使用什么损失函数？

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