Keras 中的自訂損失函數：實作Dice 誤差係數
在本文中，我們將探討如何建立自訂損失函數在Keras 中，聚焦在Dice 誤差係數。我們將學習實現參數化係數並將其包裝以符合 Keras 的要求。
實現係數
我們的自訂損失函數將需要係數和一個包裝函數。此係數測量 Dice 誤差，該誤差比較目標值和預測值。我們可以使用下面的 Python 表達式：
<code class="python">def dice_hard_coe(y_true, y_pred, threshold=0.5, axis=[1,2], smooth=1e-5):
# Calculate intersection, labels, and compute hard dice coefficient
output = tf.cast(output > threshold, dtype=tf.float32)
target = tf.cast(target > threshold, dtype=tf.float32)
inse = tf.reduce_sum(tf.multiply(output, target), axis=axis)
l = tf.reduce_sum(output, axis=axis)
r = tf.reduce_sum(target, axis=axis)
hard_dice = (2. * inse + smooth) / (l + r + smooth)
# Return the mean hard dice coefficient
return hard_dice</code>建立包裝函數
Keras 要求損失函數只採用 (y_true, y_pred) 作為參數。因此，我們需要一個包裝函數來傳回另一個符合此要求的函數。我們的包裝函數將是：
<code class="python">def dice_loss(smooth, thresh):
def dice(y_true, y_pred):
# Calculate the dice coefficient using the coefficient function
return -dice_coef(y_true, y_pred, smooth, thresh)
# Return the dice loss function
return dice</code>使用自訂損失函數
現在，我們可以透過在Keras 中編譯模型來使用自訂Dice 損失函數:
<code class="python"># Build the model model = my_model() # Get the Dice loss function model_dice = dice_loss(smooth=1e-5, thresh=0.5) # Compile the model model.compile(loss=model_dice)</code>
透過以此方式實現自訂Dice 誤差係數，我們可以有效評估影像分割和其他以Dice 誤差為相關指標的任務的模型表現。
以上是如何在 Keras 中實作 Dice 誤差係數的自訂損失函數？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
