python - 加权稀疏分类交叉熵

Question

我正在处理一个语义分割问题，其中我感兴趣的两个类(除了背景)在图像像素中安静不平衡。由于训练掩码的编码方式，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，甚至sparse_categorical_cross_entropy的原始源代码也找不到。我以前从未探索过 tf 源代码，但是 API 页面中源代码的链接似乎没有链接到损失函数的实际实现。

Answer 1

据我所知，您可以在 model.fit 中对任何损失函数使用类权重。我已经将它与 categorical_cross_entropy 一起使用并且它有效。它只是用类权重来衡量损失，所以我认为没有理由它不应该与 sparse_categorical_cross_entropy 一起使用。