Keras에서 매개변수화된 사용자 정의 손실 함수를 구현하는 방법은 무엇입니까?

Keras의 사용자 정의 손실 함수: 세부 가이드

사용자 정의 손실 함수를 사용하면 모델의 학습 과정을 특정 문제나 지표에 맞게 조정할 수 있습니다. . Keras에서 매개변수화된 사용자 정의 손실 함수를 구현하려면 특정 절차를 따라야 합니다.

계수/측정법 생성

먼저, 계수 또는 측정법을 계산하는 방법을 정의하세요. 손실 함수로 사용하고 싶습니다. 예를 들어 주사위 계수의 경우 다음 코드를 작성할 수 있습니다.

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)

Keras용 래퍼 함수

Keras 손실 함수는 허용(y_true, y_pred)만 허용합니다. 매개변수로. 이 형식에 맞추려면 손실 함수를 반환하는 래퍼 함수를 ​​만듭니다.

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

사용자 정의 손실 함수 사용

이제 사용자 정의 손실 함수를 사용할 수 있습니다. 손실 인수로 컴파일하여 Keras에서:

# 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)

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