Función de pérdida personalizada en Keras: implementación del coeficiente de error de dados

En este artículo, exploraremos cómo crear una función de pérdida personalizada en Keras, centrándose en el coeficiente de error de Dice. Aprenderemos a implementar un coeficiente parametrizado y a ajustarlo para que sea compatible con los requisitos de Keras.

Implementación del coeficiente

Nuestra función de pérdida personalizada requerirá tanto un coeficiente como una función contenedora. El coeficiente mide el error de Dice, que compara los valores objetivo y predicho. Podemos usar la siguiente expresión de Python:

def dice_hard_coe(y_true, y_pred, threshold=0.5, axis=[1,2], smooth=1e-5):
    # Calculate intersection, labels, and compute hard dice coefficient
    output = tf.cast(output > threshold, dtype=tf.float32)
    target = tf.cast(target > threshold, dtype=tf.float32)
    inse = tf.reduce_sum(tf.multiply(output, target), axis=axis)
    l = tf.reduce_sum(output, axis=axis)
    r = tf.reduce_sum(target, axis=axis)
    hard_dice = (2. * inse   smooth) / (l   r   smooth)
    # Return the mean hard dice coefficient
    return hard_dice

Creación de la función contenedora

Keras requiere que las funciones de pérdida solo tomen (y_true, y_pred) como parámetros. Por lo tanto, necesitamos una función contenedora que devuelva otra función que cumpla con este requisito. Nuestra función contenedora será:

def dice_loss(smooth, thresh):
    def dice(y_true, y_pred):
        # Calculate the dice coefficient using the coefficient function
        return -dice_coef(y_true, y_pred, smooth, thresh)
    # Return the dice loss function
    return dice

Usando la función de pérdida personalizada

Ahora, podemos usar nuestra función de pérdida de dados personalizada en Keras compilando el modelo con ella:

# Build the model
model = my_model()
# Get the Dice loss function
model_dice = dice_loss(smooth=1e-5, thresh=0.5)
# Compile the model
model.compile(loss=model_dice)

Al implementar el coeficiente de error de Dice personalizado de esta manera, podemos evaluar eficazmente el rendimiento del modelo para la segmentación de imágenes y otras tareas en las que el error de Dice es una métrica relevante.