Starry Wintersky

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概述

  1. 分析了CE和Dice Loss的关系，用理论证明了CE是Dice的upper bound。
  2. Dice偏向小型目标，而CE隐式的约束了真实的大小。
  3. 在理论分析后，我们添加L1正则化项，鼓励预测接近类别比例，不降低泛化性的同时解决类别不均衡问题。
  4. 多种实验多个任务，比较不同的loss设计，ablation study，证明我们的正则化项有效性。

现有工作解决类别不均衡问题

  1. CE：直接从分类获得，增加少数类的权重，修改Loss等。如focal loss和topk loss。
  2. Dice：基于geometry-based度量，引入class weights。Linear Dice, logarithmic or generalised dice loss.度量prediction和ground truth的关系
    （描述不是特别clear）
    动机：不知道哪个流派更好，有人根据经验认为Dice更好，这也是Dice广泛应用于医学图像分割的原因。

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题目1（dp60分->双向dp口胡）

题目描述

一个矩阵数组，从左上角走到右下角，每一步可向右or向下，走完之后的总价值为通过的位置的数的乘积，（每个数的范围是-8到8，矩阵数组15*15），求最大总价值，答案mod 1e9+7。

解题思路

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题目描述

原始a=b=n，n为输入。数据范围1e9。
四种等概率操作：
1.(a-100, b)
2.(a-75, b-25)
3.(a-50, b-50)
4.(a-25, b-75)
直到a<=0或b<=0时停止。

记a先到0的概率为p(a)，b先到0的概率为p(b)，ab同时到0的概率为p(ab)
求：对于输入的n，输出p(a)+0.5*p(ab)

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位运算符号，以及常用的用法。更新中。

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