Keras のカスタム損失関数: Dice Error Coefficient の実装

この記事では、カスタム損失関数の作成方法を検討します。 Keras では、Dice エラー係数に焦点を当てています。パラメータ化された係数を実装し、Keras の要件との互換性を保つためにそれをラップする方法を学習します。

係数の実装

カスタム損失関数には、係数と係数の両方が必要です。ラッパー関数。係数は、目標値と予測値を比較するダイス誤差を測定します。以下の Python 式を使用できます:

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

ラッパー関数の作成

Keras では、パラメータとして (y_true, y_pred) のみを取る損失関数が必要です。したがって、この要件に適合する別の関数を返すラッパー関数が必要です。ラッパー関数は次のようになります:

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

カスタム損失関数の使用

これで、モデルをコンパイルすることで Keras でカスタム Dice 損失関数を使用できるようになります。

# 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)

この方法でカスタム Dice 誤差係数を実装することにより、Dice 誤差が関連するメトリクスである画像セグメンテーションやその他のタスクのモデルのパフォーマンスを効果的に評価できます。