Пользовательская функция потерь в Keras: реализация коэффициента ошибок кубика

В этой статье мы рассмотрим, как создать пользовательскую функцию потерь в Керасе, уделяя особое внимание коэффициенту ошибки Дайса. Мы научимся реализовывать параметризованный коэффициент и обертывать его для совместимости с требованиями Keras.

Реализация коэффициента

Наша пользовательская функция потерь потребует как коэффициента, так и функция-обертка. Коэффициент измеряет ошибку Дайса, которая сравнивает целевые и прогнозируемые значения. Мы можем использовать выражение Python ниже:

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

Создание функции-обертки

Keras требует, чтобы функции потерь принимали только (y_true, y_pred) в качестве параметров. Следовательно, нам нужна функция-обертка, которая возвращает другую функцию, соответствующую этому требованию. Наша функция-обертка будет такой:

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

Использование пользовательской функции потерь

Теперь мы можем использовать нашу пользовательскую функцию потери кубиков в Keras, скомпилировав с ее помощью модель:

# 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)

Реализуя таким образом пользовательский коэффициент ошибки Dice, мы можем эффективно оценивать производительность модели для сегментации изображений и других задач, где ошибка Dice является важной метрикой.