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！
