如何在 Keras 中實現自己的損失函數？

Keras 中的自訂損失函數實作

在 Keras 中，可以實現自訂損失函數來滿足特定的訓練要求。其中一個函數是骰子誤差係數，它測量真實標籤和預測標籤之間的重疊。

要在 Keras 中建立自訂損失函數，請依照下列步驟操作：

1。實現係數函數

骰子誤差係數可以寫成：

dice coefficient = (2 * intersection) / (sum(ground_truth) + sum(predictions))

使用Keras 後端函數，可實現係數函數：

<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>

2。將函數包裝為損失函數

Keras 損失函數只接受 (y_true, y_pred) 作為輸入。因此，將係數函數包裝在傳回損失的函數中：

<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>

3。編譯模型

最後，使用自訂損失函數編譯模型：

<code class="python"># 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)</code>

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