Keras でのカスタム損失関数の実装

Keras では、特定のトレーニング要件に対処するためにカスタム損失関数を実装できます。このような関数の 1 つはサイコロ誤差係数で、グラウンド トゥルースと予測されたラベルの間の重複を測定します。

Keras でカスタム損失関数を作成するには、次の手順に従います。

1。係数関数の実装

サイコロ誤差係数は次のように記述できます:

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

Keras バックエンド関数を使用すると、係数関数を実装できます:

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.関数を損失関数としてラップする

Keras 損失関数は、入力として (y_true, y_pred) のみを受け入れます。したがって、損失を返す関数で係数関数をラップします:

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

3.モデルをコンパイルします

最後に、カスタム損失関数を使用してモデルをコンパイルします:

# 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)