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默认loss是nnunet/training/loss_functions/dice_loss.py中的DC_and_CE_loss，一种不太便于维护的方法就是，直接修改这个Loss的源码，在准备接下来的实验中都使用同一个Loss时可以这么搞。
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这种情况通常表明您的模型出现了过拟合（overfitting），即在训练数据上表现很好，但在未见过的验证数据上表现不佳。
这里的Loss损失函数，可以是均方误差，自定义函数或者交叉熵。train_step在后面调用sess.run()会话计算时，会喂入输入数据。
把one-hot label 转换为soft label，一般认为这样更容易work。self.loss_fcn = nn.BCEWithLogitsLoss(reduction=none) # must be nn.BCEWithLogitsLoss() 这里reduction用none因为在forward里返回的时候取mean。
accuracy是在test的数据上得到的，train和test的数据的分开的。loss下降而accuracy不变说明已经过拟合了，可以考虑使用BN、Dropout之类的方法消除过拟合的影响，或者修改网络结构。
1、C语言的延迟函数一般是利用无意义程序运行来控制时间从而达到延时的目的 举个例子：for(i=0；ix；i++)for(j=0；j120；j++)；这是延时x毫秒的for循环语句。值得注意的是记得最后的；一定得记得写。
2、A、C语言允许main函数带参数，且参数个数和形参名均可以由用户指定 错误，C语言的MAIN函数一般情况下可以有两个参数，如果要用到系统的环境变量，则可以有第三个参数，如果再多参数则是无意义的。
3、c语言程序的基本单位是函数，函数是C程序的基本组成单位，一个C语言程序中仅有一个main函数，除main函数之外可以有若干个其它的函数，每个函数实现某一特定的操作。
4、C语言程序是由函数构成的。一个C语言程序至少包含一个main函数，也可以包含一个main函数和若干个其他函数，因此，函数是C程序的基本单位。C语言是一门面向过程的、抽象化的通用程序设计语言，广泛应用于底层开发。
5、int)，但是整数除法对负数的取整结果和使用的C编译器有关。使用floor函数。floor(x)返回的是小于或等于x的最大整数。如：floor(5)= 2 floor(-5)= -3 使用ceil函数。ceil(x)返回的是大于x的最小整数。
1、卷积神经网络与普通神经网络的区别在于，卷积神经网络包含了一个由卷积层和子采样层构成的特征抽取器。在卷积神经网络的卷积层中，一个神经元只与部分邻层神经元连接。
2、卷积层负责提取图像中的局部特征；池化层用来大幅降低参数量级(降维)；全连接层类似传统神经网络的部分，用来输出想要的结果。
3、在GNN中，函数 不需要满足特定的约束，直接使用多层前馈神经网络，对于函数 ，则需要着重考虑，因为 需要满足压缩映射的条件，而且与不动点计算相关。
4、入门|一文简述循环神经网络本文简要介绍了什么是循环神经网络及其运行原理，并给出了一个RNN实现示例。什么是循环神经网络(RNN)... 入门| 一文简述循环神经网络本文简要介绍了什么是循环神经网络及其运行原理，并给出了一个 RNN 实现示例。
5、很喜欢 最简单的神经网络--Bp神经网络 一文对算法原理的解释，语言活泼，案例简单，由浅入深。
