如何在 Keras 中定義和使用自訂損失函數？

在Keras 中自訂損失函數

在Keras 中，實現自訂損失函數（例如Dice 誤差係數）可以增強模型效能。此過程涉及兩個關鍵步驟：定義係數/指標並使其適應 Keras 的要求。

第1 步：定義係數/指標

定義Dice 係數，為了簡單起見，我們可以利用Keras 後端：

<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>

這裡，y_true 和y_pred 分別表示地面實況和模型預測。 smooth 可以防止除零錯誤。

第2 步：建立包裝函數

由於Keras 損失函數期望輸入為(y_true, y_pred)，因此我們建立一個包裝函數傳回符合此格式的函數的函數：

<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>

此包裝函數dice_loss 將smooth 和thresh 作為參數，並傳回dice 函數，該函數計算負Dice 係數。

使用自訂損失函數

要將自訂損失函數整合到您的模型中，請按如下方式編譯：

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

按照以下步驟，您可以建立自訂損失Keras 中的函數，提供靈活性並提高模型的準確性。

以上是如何在 Keras 中定義和使用自訂損失函數？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！