Bagaimana untuk Menentukan dan Menggunakan Fungsi Kehilangan Tersuai dalam Keras?

Menyesuaikan Fungsi Kehilangan dalam Keras

Dalam Keras, melaksanakan fungsi kehilangan tersuai, seperti pekali ralat Dadu, boleh meningkatkan prestasi model. Proses ini melibatkan dua langkah penting: mentakrifkan pekali/metrik dan menyesuaikannya dengan keperluan Keras.

Langkah 1: Mentakrifkan Pekali/Metrik

Untuk menentukan pekali Dadu , kita boleh menggunakan bahagian belakang Keras untuk kesederhanaan:

<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>

Di sini, y_true dan y_pred masing-masing mewakili kebenaran asas dan ramalan model. lancar menghalang pembahagian dengan ralat sifar.

Langkah 2: Mencipta Fungsi Pembungkus

Memandangkan fungsi kehilangan Keras menjangkakan input adalah (y_true, y_pred), kami mencipta pembungkus fungsi yang mengembalikan fungsi yang mematuhi format ini:

<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>

Fungsi pembalut ini dice_loss mengambil lancar dan thresh sebagai hujah dan mengembalikan fungsi dadu, yang mengira pekali Dice negatif.

Menggunakan Fungsi Kehilangan Tersuai

Untuk menyepadukan fungsi kehilangan tersuai ke dalam model anda, susunnya seperti berikut:

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

Dengan mengikuti langkah ini, anda boleh mencipta kerugian tersuai berfungsi dalam Keras, memberikan fleksibiliti dan meningkatkan ketepatan model anda.

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