Keras でカスタム ダイス損失関数を実装するにはどうすればよいですか?

サイコロ損失用に Keras にカスタム損失関数を実装する

カスタム損失関数を使用すると、深層学習モデルで調整された評価メトリクスが可能になります。この記事では、Keras でカスタム損失関数、特に Dice 誤差係数を実装するときに直面する課題について説明します。

背景

Dice 誤差係数は類似性の尺度です。 2 つのバイナリ セグメンテーション マスクの間。これは、医療画像解析でセグメンテーション モデルのパフォーマンスを評価するためによく使用されます。

実装

Keras でカスタム損失関数を作成するには、次の 2 つの手順が必要です。

1. 係数/計量関数を定義します:

   <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. Keras 損失関数形式に準拠するラッパー関数を作成します:

   <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>

使用法

カスタム損失関数を Keras モデルのcompile() メソッドで使用できるようになりました。

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

次のようにします。これらの手順を実行すると、Dice 誤差係数のカスタム損失関数を Keras に正常に実装でき、セグメンテーション モデルをより専門的かつ正確に評価できるようになります。

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