Implementación de funciones de pérdida personalizadas en Keras

En Keras, se pueden implementar funciones de pérdida personalizadas para abordar requisitos de capacitación específicos. Una de esas funciones es el coeficiente de error de los dados, que mide la superposición entre la verdad fundamental y las etiquetas predichas.

Para crear una función de pérdida personalizada en Keras, siga estos pasos:

1. Implementar la función de coeficiente

El coeficiente de error de los dados se puede escribir como:

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

Utilizando las funciones backend de Keras, puede implementar la función de coeficiente:

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. Envuelva la función como una función de pérdida

Las funciones de pérdida de Keras aceptan solo (y_true, y_pred) como entrada. Por lo tanto, envuelva la función de coeficiente en una función que devuelva la pérdida:

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

3. Compile el modelo

Finalmente, compile el modelo usando la función de pérdida personalizada:

# 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)