Função de perda personalizada em Keras: implementando o coeficiente de erro de dados

Neste artigo, exploraremos como criar uma função de perda personalizada em Keras, com foco no coeficiente de erro dos dados. Aprenderemos a implementar um coeficiente parametrizado e envolvê-lo para compatibilidade com os requisitos de Keras.

Implementando o coeficiente

Nossa função de perda personalizada exigirá um coeficiente e uma função de wrapper. O coeficiente mede o erro dos dados, que compara os valores alvo e previsto. Podemos usar a expressão Python abaixo:

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

Criando a função Wrapper

Keras requer que as funções de perda tomem apenas (y_true, y_pred) como parâmetros. Portanto, precisamos de uma função wrapper que retorne outra função que atenda a este requisito. Nossa função wrapper 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 a função de perda personalizada

Agora, podemos usar nossa função personalizada de perda de dados em Keras compilando o modelo com ela:

# 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)

Ao implementar o coeficiente de erro de dados personalizado desta forma, podemos avaliar efetivamente o desempenho do modelo para segmentação de imagens e outras tarefas onde o erro de dados é uma métrica relevante.