cwd损失函数
CWD（Class-wise Dice）损失函数是一种用于图像分割任务的损失函数，它基于Dice系数，用于衡量模型预测的分割结果与真实标签之间的相似程度。
Dice系数是一种常用的评估分割结果的指标，其计算公式如下：
Dice = 2 * (交集的面积) / (预测的面积 + 真实的面积)正则化损失函数
CWD损失函数则在Dice系数的基础上进行了改进，针对不同类别的分割目标，引入了权重因子，用于平衡各个类别的重要性。CWD损失函数的计算公式如下：
CWD =  1 - (2 * (交集的面积 . 权重因子)) / (预测的面积 + 真实的面积)
其中，交集的面积表示模型预测结果与真实标签的交集区域的像素总数，预测的面积表示模型预测结果的像素总数，真实的面积表示真实标签的像素总数，权重因子表示各个类别的权重。
CWD损失函数的目标是最小化CWD值，即让模型预测的分割结果与真实标签之间的差异最小化。通过最小化CWD损失函数，可以使得模型在各个类别上都能够得到准确的分割结果，提
升分割任务的性能。

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