我使用Keras进行生物医学图像分割来分割脑神经元。我使用了model.evaluate()，它给出了Dice系数为0.916。然而，当我使用model.predict()，然后通过计算Dice系数来循环处理预测的图像时，Dice系数为0.82。为什么这两个值不同？
回答：
问题在于Keras中的每个指标都是以下列方式评估的：
- 对于每个
batch，评估一个指标值。 - 当前的损失值（在
k个批次之后）等于在计算的k个批次中该指标的平均值。 - 最终结果是所有批次计算出的所有损失的平均值。
大多数常用指标（如mse、categorical_crossentropy、mae等）作为每个样本的损失值的平均值，具有这样的评估最终得到正确结果的特性。但在Dice系数的情况下，跨所有批次的其值的平均值并不等于在整个数据集上计算的实际值，而model.evaluate()使用这种计算方式——这是您问题直接的原因。
