如何在 Keras 中实现参数化自定义损失函数？

Keras 中的自定义损失函数：详细指南

自定义损失函数允许您根据特定问题或指标定制模型的训练过程。在 Keras 中，实现参数化自定义损失函数需要遵循特定的过程。

创建系数/度量方法

首先，定义一个方法来计算您想要的系数或度量想要用作损失函数。例如，对于 Dice 系数，您可以编写以下代码：

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 的包装函数

Keras 损失函数仅接受 (y_true, y_pred)作为参数。要适应这种格式，请创建一个返回损失函数的包装函数：

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

使用自定义损失函数

现在您可以使用自定义损失函数在 Keras 中，通过使用损失参数进行编译：

# 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 中实现参数化自定义损失函数？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！