Comment définir et utiliser des fonctions de perte personnalisées dans Keras ?

Personnalisation des fonctions de perte dans Keras

Dans Keras, la mise en œuvre d'une fonction de perte personnalisée, telle que le coefficient d'erreur Dice, peut améliorer les performances du modèle. Ce processus comporte deux étapes cruciales : définir le coefficient/métrique et l'adapter aux exigences de Keras.

Étape 1 : Définir le coefficient/métrique

Pour définir le coefficient Dice , nous pouvons utiliser le backend Keras pour plus de simplicité :

<code class="python">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)</code>

Ici, y_true et y_pred représentent respectivement la vérité terrain et la prédiction du modèle. smooth empêche la division par zéro erreurs.

Étape 2 : Création d'une fonction Wrapper

Puisque les fonctions de perte Keras s'attendent à ce que les entrées soient (y_true, y_pred), nous créons un wrapper fonction qui renvoie une fonction conforme à ce format :

<code class="python">def dice_loss(smooth, thresh):
  def dice(y_true, y_pred):
    return -dice_coef(y_true, y_pred, smooth, thresh)
  return dice</code>

Cette fonction wrapper dice_loss prend smooth et thresh comme arguments et renvoie la fonction dice, qui calcule le coefficient Dice négatif.

Utiliser la fonction de perte personnalisée

Pour intégrer la fonction de perte personnalisée dans votre modèle, compilez-la comme suit :

<code class="python">model = my_model()
model_dice = dice_loss(smooth=1e-5, thresh=0.5)
model.compile(loss=model_dice)</code>

En suivant ces étapes, vous pouvez créer une perte personnalisée fonction dans Keras, offrant de la flexibilité et améliorant la précision de votre modèle.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!