Реализация пользовательской функции потерь в Keras

В Keras можно реализовать пользовательские функции потерь для удовлетворения конкретных требований к обучению. Одной из таких функций является коэффициент ошибки кубика, который измеряет перекрытие между истинной и предсказанной метками.

Чтобы создать пользовательскую функцию потерь в Keras, выполните следующие действия:

1. Реализуйте функцию коэффициента

Коэффициент ошибки кубика можно записать как:

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

Используя внутренние функции Keras, вы можете реализовать функцию коэффициента:

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. Оберните функцию как функцию потерь

Функции потерь Keras принимают в качестве входных данных только (y_true, y_pred). Поэтому оберните функцию коэффициента в функцию, которая возвращает потерю:

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

3. Скомпилируйте модель

Наконец, скомпилируйте модель, используя пользовательскую функцию потерь:

# 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)