Bagaimana untuk Melaksanakan Fungsi Kehilangan Dadu Tersuai di Keras?

Melaksanakan Fungsi Kehilangan Tersuai dalam Keras untuk Kehilangan Dadu

Fungsi kehilangan tersuai membenarkan metrik penilaian yang disesuaikan dalam model pembelajaran mendalam. Artikel ini menangani cabaran yang dihadapi semasa melaksanakan fungsi kehilangan tersuai, khususnya pekali ralat Dadu, dalam Keras.

Latar Belakang

Pekali ralat Dadu ialah ukuran persamaan antara dua topeng segmentasi binari. Ia biasanya digunakan dalam analisis imej perubatan untuk menilai prestasi model segmentasi.

Pelaksanaan

Mencipta fungsi kehilangan tersuai dalam Keras melibatkan dua langkah:

1. Tentukan fungsi pekali/metrik:

   <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>

2. Buat fungsi pembalut untuk mematuhi format fungsi kehilangan Keras:

   <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>

Penggunaan

Fungsi kehilangan tersuai kini boleh digunakan dalam kaedah compile() model Keras:

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

Dengan mengikuti langkah-langkah ini, anda boleh berjaya melaksanakan fungsi kehilangan tersuai dalam Keras untuk pekali ralat Dadu, membolehkan penilaian yang lebih khusus dan tepat bagi model pembahagian.

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