Keras で独自の損失関数を実装するにはどうすればよいですか?

Keras でのカスタム損失関数の実装

Keras では、特定のトレーニング要件に対処するためにカスタム損失関数を実装できます。このような関数の 1 つはサイコロ誤差係数で、グラウンド トゥルースと予測されたラベルの間の重複を測定します。

Keras でカスタム損失関数を作成するには、次の手順に従います。

1.係数関数の実装

サイコロの誤差係数は次のように記述できます:

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

Keras バックエンド関数を使用すると、係数関数を実装できます:

<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>

2.関数を損失関数としてラップする

Keras 損失関数は、入力として (y_true, y_pred) のみを受け入れます。したがって、損失を返す関数で係数関数をラップします:

<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>

3。モデルをコンパイルします

最後に、カスタム損失関数を使用してモデルをコンパイルします:

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

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