Keras でパラメータ化されたカスタム損失関数を実装するには?

Keras のカスタム損失関数: 詳細ガイド

カスタム損失関数を使用すると、モデルのトレーニング プロセスを特定の問題またはメトリックに合わせて調整できます。 Keras では、パラメーター化されたカスタム損失関数を実装するには、特定の手順に従う必要があります。

係数/メトリック メソッドの作成

まず、係数またはメトリックを計算するメソッドを定義します。損失関数として使用したい。たとえば、Dice 係数の場合、次のコードを作成できます。

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 のラッパー関数

Keras 損失関数は (y_true, y_pred) のみを受け入れます。パラメータとして。この形式に適合させるには、損失関数を返すラッパー関数を作成します。

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

カスタム損失関数の使用

これで、カスタム損失関数を使用できるようになります。 Keras では、損失引数を使用してコンパイルします:

# 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)

以上がKeras でパラメータ化されたカスタム損失関数を実装するには?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。