Keras 中的自訂損失函數實作

在 Keras 中，可以實現自訂損失函數來滿足特定的訓練要求。其中一個函數是骰子誤差係數，它測量真實標籤和預測標籤之間的重疊。

要在 Keras 中建立自訂損失函數，請依照下列步驟操作：

1。實作係數函數

骰子誤差係數可以寫成：

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

使用Keras後端函數，可以實現係數函數：

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.將函數包裝為損失函數

Keras 損失函數只接受(y_true, y_pred) 作為輸入。因此，將係數函數包裝在傳回損失的函數中：

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

3.編譯模型

最後使用自訂損失函數編譯模型：

# 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)