Rumah  >  Artikel  >  pembangunan bahagian belakang  >  Bagaimana untuk Melaksanakan Fungsi Kehilangan Tersuai untuk Pekali Ralat Dadu dalam Keras?

Bagaimana untuk Melaksanakan Fungsi Kehilangan Tersuai untuk Pekali Ralat Dadu dalam Keras?

Linda Hamilton
Linda Hamiltonasal
2024-10-19 11:15:30183semak imbas

How to Implement a Custom Loss Function for the Dice Error Coefficient in Keras?

Fungsi Kehilangan Tersuai dalam Keras: Melaksanakan Pekali Ralat Dadu

Dalam artikel ini, kami akan meneroka cara mencipta fungsi kehilangan tersuai dalam Keras, memfokuskan pada pekali ralat Dadu. Kami akan belajar untuk melaksanakan pekali parameter dan membalutnya untuk keserasian dengan keperluan Keras.

Melaksanakan Pekali

Fungsi kehilangan tersuai kami memerlukan kedua-dua pekali dan fungsi pembungkus. Pekali mengukur ralat Dadu, yang membandingkan sasaran dan nilai ramalan. Kita boleh menggunakan ungkapan Python di bawah:

<code class="python">def dice_hard_coe(y_true, y_pred, threshold=0.5, axis=[1,2], smooth=1e-5):
    # Calculate intersection, labels, and compute hard dice coefficient
    output = tf.cast(output > threshold, dtype=tf.float32)
    target = tf.cast(target > threshold, dtype=tf.float32)
    inse = tf.reduce_sum(tf.multiply(output, target), axis=axis)
    l = tf.reduce_sum(output, axis=axis)
    r = tf.reduce_sum(target, axis=axis)
    hard_dice = (2. * inse + smooth) / (l + r + smooth)
    # Return the mean hard dice coefficient
    return hard_dice</code>

Mencipta Fungsi Pembungkus

Keras memerlukan fungsi kehilangan untuk hanya mengambil (y_true, y_pred) sebagai parameter. Oleh itu, kita memerlukan fungsi pembalut yang mengembalikan fungsi lain yang mematuhi keperluan ini. Fungsi pembalut kami ialah:

<code class="python">def dice_loss(smooth, thresh):
    def dice(y_true, y_pred):
        # Calculate the dice coefficient using the coefficient function
        return -dice_coef(y_true, y_pred, smooth, thresh)
    # Return the dice loss function
    return dice</code>

Menggunakan Fungsi Kehilangan Tersuai

Kini, kami boleh menggunakan fungsi Dice loss tersuai kami di Keras dengan menyusun model dengannya :

<code class="python"># Build the model
model = my_model()
# Get the Dice loss function
model_dice = dice_loss(smooth=1e-5, thresh=0.5)
# Compile the model
model.compile(loss=model_dice)</code>

Dengan melaksanakan pekali ralat Dice tersuai dengan cara ini, kami boleh menilai prestasi model dengan berkesan untuk pembahagian imej dan tugas lain yang ralat Dadu ialah metrik yang berkaitan.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Melaksanakan Fungsi Kehilangan Tersuai untuk Pekali Ralat Dadu dalam Keras?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan:
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn