Keras에서 맞춤형 주사위 손실 기능을 구현하는 방법은 무엇입니까?

주사위 손실을 위해 Keras에서 사용자 정의 손실 함수 구현

사용자 정의 손실 함수를 사용하면 딥 러닝 모델에서 맞춤형 평가 지표를 사용할 수 있습니다. 이 글에서는 Keras에서 맞춤형 손실 함수, 특히 주사위 오류 계수를 구현할 때 직면하는 문제를 다룹니다.

배경

주사위 오류 계수는 유사성의 척도입니다. 두 개의 이진 분할 마스크 사이. 분할 모델의 성능을 평가하기 위해 의료 영상 분석에 흔히 사용됩니다.

구현

Keras에서 맞춤형 손실 함수를 생성하려면 다음 두 단계가 필요합니다.

1. 계수/미터 함수 정의:

   <code class="python">import keras.backend as K
   
   def dice_coef(y_true, y_pred, smooth, thresh):
    y_pred = y_pred &gt; 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 손실 함수 형식을 준수하는 래퍼 함수 만들기:

   <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>

사용법

이제 Keras 모델의 compile() 메소드에서 사용자 정의 손실 함수를 사용할 수 있습니다.

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

다음을 따르세요. 이러한 단계를 통해 Keras에서 Dice 오류 계수에 대한 사용자 정의 손실 함수를 성공적으로 구현할 수 있으므로 분할 모델을 보다 전문적이고 정확하게 평가할 수 있습니다.

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