常用的线段损失函数
在线段损失函数（Segmentation Loss Function）中，常用的损失函数包括以下几种：
1.交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）：交叉熵是用于测量两个概率分布之间差异的指标。在线段分割任务中，将预测的线段掩码与真实的线段掩码进行比较，通过计算它们之间的交叉熵损失来评估预测结果的准确性。
2.Dice损失函数：Dice系数是一种常用的图像分割评估指标，也可以用作损失函数。Dice损失函数基于预测的线段掩码和真实的线段掩码之间的相似性，通过计算它们的重叠度来度量损失。
3.像素交叉熵损失函数（Pixel Cross-Entropy Loss）：在像素级的线段分割任务中，可以将每个像素视为一个二分类问题。像素交叉熵损失函数用于比较每个像素的预测结果和真实标签之间的差异，通过计算像素级别的交叉熵来评估分割结果。
正则化损失函数

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