Comment implémenter votre propre fonction de perte dans Keras ?

Implémentation de fonctions de perte personnalisées dans Keras

Dans Keras, des fonctions de perte personnalisées peuvent être implémentées pour répondre à des exigences de formation spécifiques. L'une de ces fonctions est le coefficient d'erreur des dés, qui mesure le chevauchement entre la vérité terrain et les étiquettes prédites.

Pour créer une fonction de perte personnalisée dans Keras, suivez ces étapes :

1. Implémenter la fonction coefficient

Le coefficient d'erreur des dés peut être écrit comme :

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

En utilisant les fonctions backend Keras, vous pouvez implémenter la fonction coefficient :

<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. Enveloppez la fonction en tant que fonction de perte

Les fonctions de perte Keras acceptent uniquement (y_true, y_pred) en entrée. Par conséquent, enveloppez la fonction coefficient dans une fonction qui renvoie la perte :

<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. Compilez le modèle

Enfin, compilez le modèle à l'aide de la fonction de perte personnalisée :

<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>

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!