Benutzerdefinierte Verlustfunktionsimplementierung in Keras

In Keras können benutzerdefinierte Verlustfunktionen implementiert werden, um bestimmte Schulungsanforderungen zu erfüllen. Eine solche Funktion ist der Würfelfehlerkoeffizient, der die Überlappung zwischen Grundwahrheit und vorhergesagten Beschriftungen misst.

Um eine benutzerdefinierte Verlustfunktion in Keras zu erstellen, befolgen Sie diese Schritte:

1. Implementieren Sie die Koeffizientenfunktion

Der Würfelfehlerkoeffizient kann geschrieben werden als:

dice coefficient = (2 * intersection) / (sum(ground_truth)   sum(predictions))

Mit Keras-Backend-Funktionen können Sie die Koeffizientenfunktion implementieren:

import keras.backend as K

def dice_coef(y_true, y_pred, smooth, thresh):
    y_pred = y_pred > thresh
    y_true_f = K.flatten(y_true)
    y_pred_f = K.flatten(y_pred)
    intersection = K.sum(y_true_f * y_pred_f)

    return (2. * intersection   smooth) / (K.sum(y_true_f)   K.sum(y_pred_f)   smooth)

2. Wickeln Sie die Funktion als Verlustfunktion ein

Keras-Verlustfunktionen akzeptieren nur (y_true, y_pred) als Eingabe. Wickeln Sie daher die Koeffizientenfunktion in eine Funktion ein, die den Verlust zurückgibt:

def dice_loss(smooth, thresh):
  def dice(y_true, y_pred):
    return -dice_coef(y_true, y_pred, smooth, thresh)
  return dice

3. Kompilieren Sie das Modell

Kompilieren Sie abschließend das Modell mit der benutzerdefinierten Verlustfunktion:

# build model
model = my_model()

# get the loss function
model_dice = dice_loss(smooth=1e-5, thresh=0.5)

# compile model
model.compile(loss=model_dice)