Keras에서 자신만의 손실 함수를 구현하는 방법은 무엇입니까?

Keras에서 사용자 정의 손실 함수 구현

Keras에서는 특정 교육 요구 사항을 해결하기 위해 사용자 정의 손실 함수를 구현할 수 있습니다. 그러한 함수 중 하나는 정답과 예측 레이블 간의 중첩을 측정하는 주사위 오류 계수입니다.

Keras에서 사용자 정의 손실 함수를 만들려면 다음 단계를 따르세요.

1. 계수 함수 구현

주사위 오류 계수는 다음과 같이 작성할 수 있습니다.

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

Keras 백엔드 함수를 사용하면 계수 함수를 구현할 수 있습니다.

<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. 함수를 손실 함수로 래핑

Keras 손실 함수는 (y_true, y_pred)만 입력으로 받아들입니다. 따라서 계수 함수를 손실을 반환하는 함수로 래핑하세요.

<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. 모델 컴파일

마지막으로 사용자 정의 손실 함수를 사용하여 모델을 컴파일합니다.

<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>

위 내용은 Keras에서 자신만의 손실 함수를 구현하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!