如何在 Keras 中實作自訂 Dice 損失函數？

在Keras 中實作Dice 損失的自訂損失函數

自訂損失函數允許在深度學習模型中自訂評估指標。本文解決了在 Keras 中實現自訂損失函數（特別是 Dice 誤差係數）時面臨的挑戰。

背景

Dice 誤差係數是相似度的量測兩個二元分割遮罩之間。它通常用於醫學影像分析中，用於評估分割模型的性能。

實作

在Keras 中建立自訂損失函數涉及兩個步驟：

1. 定義係數/度量函數：

   <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. 建立一個包裝函數以符合Keras 損失函數格式：

   <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>

用法用>

自訂損失函數現在可以在Keras 模型的compile()方法中使用：

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

透過以下方式透過這些步驟，您可以在Keras 中成功實現Dice 誤差係數的自訂損失函數，從而可以對分割模型進行更專業和更精確的評估。

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