Implementação de função de perda personalizada em Keras

Em Keras, funções de perda personalizadas podem ser implementadas para atender a requisitos de treinamento específicos. Uma dessas funções é o coeficiente de erro dos dados, que mede a sobreposição entre a verdade básica e os rótulos previstos.

Para criar uma função de perda personalizada em Keras, siga estas etapas:

1. Implementar a função de coeficiente

O coeficiente de erro dos dados pode ser escrito como:

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

Usando funções de back-end do Keras, você pode implementar a função 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. Envolva a função como uma função de perda

As funções de perda de Keras aceitam apenas (y_true, y_pred) como entrada. Portanto, envolva a função de coeficiente em uma função que retorne a perda:

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

3. Compile o modelo

Finalmente, compile o modelo usando a função de perda 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)