pytorch-unetの損失値はマイナスになりますか？

Question

train.pyを実行したときにloss値がマイナスとなります。
一部ですが、
0.9684 --- loss: -0.006312
Epoch finished ! Loss: -0.022088063708708985
これってありえないですよね？
epoch数が5(最後)にマイナスが多く出てきたので、過学習ですかね？
セットしたデータが同じ個体の真正面ばかりで過学習が起きたのか？

試したこと
・0,1以外の数値があると、マイナスになると聞いて、学習させたい物を1,背景が0に設定。

 for epoch in range(epochs):
        print('Starting epoch {}/{}.'.format(epoch + 1, epochs))
        net.train()

        # reset the generators
        train = get_imgs_and_masks(iddataset['train'], dir_img, dir_mask, img_scale)
        val = get_imgs_and_masks(iddataset['val'], dir_img, dir_mask, img_scale)

        epoch_loss = 0

        for i, b in enumerate(batch(train, batch_size)):
            imgs = np.array([i[0] for i in b]).astype(np.float32)
            true_masks = np.array([i[1] for i in b])

            imgs = torch.from_numpy(imgs)
            true_masks = torch.from_numpy(true_masks)

            if gpu:
                imgs = imgs.cuda()
                true_masks = true_masks.cuda()

            masks_pred = net(imgs)
            masks_probs_flat = masks_pred.view(-1)

            true_masks_flat = true_masks.view(-1)

            loss = criterion(masks_probs_flat, true_masks_flat)
            epoch_loss += loss.item()

            print('{0:.4f} --- loss: {1:.6f}'.format(i * batch_size / N_train, loss.item()))

            optimizer.zero_grad()
            loss.backward()
            optimizer.step()

        print('Epoch finished ! Loss: {}'.format(epoch_loss / i))

Answer 1

mask画像がjpg形式だとセグメントしたとき、0,1以外も含まれるためマイナスになった。
ファイルの拡張子をpng,gif形式にすれば解決。
ただし、renameなどのコマンドでjpgからpngにしてもマイナスのままだった。
境界部分のベクトルが記録されたファイル（jsonファイルなど）からpngに変換しなければならない。
○.json→.png
☓.jpg→.png

Answer 2

損失関数の定義によっては負になりうると思います．
コードのcriterionが何なのかによります．