Keras에서 사용자 정의 손실 함수를 정의하고 사용하는 방법은 무엇입니까?

Keras에서 손실 함수 사용자 정의

Keras에서 주사위 오류 계수와 같은 사용자 정의 손실 함수를 구현하면 모델 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이 프로세스에는 계수/메트릭을 정의하고 이를 Keras의 요구 사항에 맞게 조정하는 두 가지 중요한 단계가 포함됩니다.

1단계: 계수/메트릭 정의

주사위 계수를 정의하려면 , 단순화를 위해 Keras 백엔드를 활용할 수 있습니다.

<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>

여기서 y_true와 y_pred는 각각 정답과 모델 예측을 나타냅니다. Smooth는 0으로 나누기 오류를 방지합니다.

2단계: 래퍼 함수 생성

Keras 손실 함수는 입력이 (y_true, y_pred)일 것으로 예상하므로 래퍼를 생성합니다. 다음 형식을 준수하는 함수를 반환하는 함수:

<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>

이 래퍼 함수 dice_loss는 smooth 및 thresh를 인수로 사용하고 음수 주사위 계수를 계산하는 dice 함수를 반환합니다.

사용자 정의 손실 함수 사용

사용자 정의 손실 함수를 모델에 통합하려면 다음과 같이 컴파일하세요.

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

다음 단계에 따라 사용자 정의 손실을 생성할 수 있습니다. 유연성을 제공하고 모델의 정확성을 향상시키는 Keras의 기능.

위 내용은 Keras에서 사용자 정의 손실 함수를 정의하고 사용하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!