Keras 中的自定义损失函数：实现 Dice 误差系数

在本文中，我们将探讨如何创建自定义损失函数在 Keras 中，重点关注 Dice 误差系数。我们将学习实现参数化系数并将其包装以与 Keras 的要求兼容。

实现系数

我们的自定义损失函数将需要系数和一个包装函数。该系数测量 Dice 误差，该误差比较目标值和预测值。我们可以使用下面的Python表达式：

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

创建包装函数

Keras 要求损失函数仅采用 (y_true, y_pred) 作为参数。因此，我们需要一个包装函数来返回另一个符合此要求的函数。我们的包装函数将是：

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

使用自定义损失函数

现在，我们可以通过在 Keras 中编译模型来使用自定义 Dice 损失函数：

# 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)

通过以这种方式实现自定义 Dice 误差系数，我们可以有效评估图像分割和其他以 Dice 误差为相关指标的任务的模型性能。