Keras 中的自訂損失函數：實作Dice 誤差係數

在本文中，我們將探討如何建立自訂損失函數在Keras 中，聚焦在Dice 誤差係數。我們將學習實現參數化係數並將其包裝以與 Keras 的要求相容。

實現係數

我們的自訂損失函數將需要係數和一個包裝函數。此係數測量 Dice 誤差，該誤差比較目標值和預測值。我們可以使用下面的Python表達式：

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

建立包裝函數

Keras 要求損失函數只採用 (y_true, y_pred) 作為參數。因此，我們需要一個包裝函數來傳回另一個符合此要求的函數。我們的包裝函數將是：

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

使用自訂損失函數

# 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)

# 建構模型 模型 = my_model() # 取得Dice損失函數 model_dice = dice_loss(smooth=1e-5, thresh=0.5) # 編譯模型 model.compile(loss=model_dice)