Keras でカスタム損失関数を定義して使用する方法?

Keras での損失関数のカスタマイズ

Keras では、Dice 誤差係数などのカスタム損失関数を実装すると、モデルのパフォーマンスを向上させることができます。このプロセスには、係数/メトリックの定義と、それを Keras の要件に適応させるという 2 つの重要なステップが含まれます。

ステップ 1: 係数/メトリックの定義

Dice 係数を定義するには

<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>

ここで、y_true と y_pred はそれぞれグラウンド トゥルースとモデル予測を表します。スムーズはゼロ除算エラーを防ぎます。

ステップ 2: ラッパー関数の作成

Keras 損失関数は入力が (y_true, y_pred) であることを期待するため、ラッパーを作成します。この形式に準拠した関数を返す関数:

<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>

このラッパー関数 dice_loss は、smooth と thresh を引数として受け取り、負の Dice 係数を計算する dice 関数を返します。

カスタム損失関数の使用

カスタマイズされた損失関数をモデルに統合するには、次のようにコンパイルします。

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

これらの手順に従って、カスタム損失を作成できます。 Keras で機能し、柔軟性を提供し、モデルの精度を向上させます。

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