Wie implementieren Sie Ihre eigene Verlustfunktion in Keras?

Implementierung benutzerdefinierter Verlustfunktionen in Keras

In Keras können benutzerdefinierte Verlustfunktionen implementiert werden, um bestimmte Schulungsanforderungen zu erfüllen. Eine solche Funktion ist der Würfelfehlerkoeffizient, der die Überlappung zwischen Grundwahrheit und vorhergesagten Bezeichnungen misst.

Um eine benutzerdefinierte Verlustfunktion in Keras zu erstellen, befolgen Sie diese Schritte:

1. Implementieren Sie die Koeffizientenfunktion

Der Würfelfehlerkoeffizient kann wie folgt geschrieben werden:

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

Mithilfe der Keras-Backend-Funktionen können Sie die Koeffizientenfunktion implementieren:

<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. Wickeln Sie die Funktion als Verlustfunktion ein

Keras-Verlustfunktionen akzeptieren nur (y_true, y_pred) als Eingabe. Wickeln Sie daher die Koeffizientenfunktion in eine Funktion ein, die den Verlust zurückgibt:

<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. Kompilieren Sie das Modell

Kompilieren Sie abschließend das Modell mit der benutzerdefinierten Verlustfunktion:

<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>

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie implementieren Sie Ihre eigene Verlustfunktion in Keras?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!