niftynet - 验证集的 Dice_loss

Question

我NiftyNet用来处理MRI图像。似乎主程序只有两个选项：

1. train，根据训练集更新权重；
2. 推断，预测。

我想调整我的hyperparameters使用validation集，有什么方便的方法来计算dice_loss验证集的值吗？我知道有 dice_loss 计算函数，但从那里开始可能会很痛苦......

任何建议将被认真考虑！

Answer 1

要获得大致的想法，您可以使用验证监控功能。如果将数据集拆分为训练、验证和测试（使用exclude_fraction_for_validationandexclude_fraction_for_inference字段或使用预定义的csv 文件），则可以使用and参数dataset_split_file计算整个训练过程中验证的批量损失。validate_every_nvalidation_max_iter

在下一个版本（以及 repo 上的 dev 分支）中，有一个名为评估的新操作，它允许您在推理后在输出上运行计算指标（包括 Dice）

您需要在配置文件中添加 [EVALUATION] 标题，并在运行推理操作后使用评估操作。它将在 MODEL_DIR/evaluation 中创建 csv 文件，其中包含每个主题的指标并在数据集上聚合。

默认情况下，它假设您要评估测试集（如果您使用过exclude_fraction_for_inferenceor dataset_split_file）或所有数据（否则）。要将其用于验证集，(1) 使用额外参数 --dataset_to_infer=Validation 运行推理，然后 (2) 使用额外参数 --dataset_to_infer=Validation 运行评估。