如何在 Keras 中實現參數化自訂損失函數？

Keras 中的自訂損失函數：詳細指南

自訂損失函數可讓您根據特定問題或指標自訂模型的訓練過程。在 Keras 中，實作參數化自訂損失函數需要遵循特定的過程。

建立係數/度量方法

首先，定義一個方法來計算您想要的係數或測量值想要用作損失函數。例如，對於 Dice 係數，您可以編寫以下程式碼：

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)

Keras 的包裝函數

Keras 損失函數只接受 (y_true, y_pred)作為參數。要適應這種格式，請建立一個傳回損失函數的包裝函數：

def dice_loss(smooth, thresh):
  def dice(y_true, y_pred)
    return -dice_coef(y_true, y_pred, smooth, thresh)
  return dice

使用自訂損失函數

現在您可以使用自訂損失函數在Keras 中，透過使用損失參數進行編譯：

# 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)

以上是如何在 Keras 中實現參數化自訂損失函數？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！