Wie implementiert man parametrisierte benutzerdefinierte Verlustfunktionen in Keras?

Benutzerdefinierte Verlustfunktionen in Keras: Eine detaillierte Anleitung

Benutzerdefinierte Verlustfunktionen ermöglichen es Ihnen, den Trainingsprozess Ihres Modells an ein bestimmtes Problem oder eine bestimmte Metrik anzupassen . In Keras erfordert die Implementierung parametrisierter benutzerdefinierter Verlustfunktionen die Befolgung eines bestimmten Verfahrens.

Erstellen der Koeffizienten-/Metrikmethode

Definieren Sie zunächst eine Methode zur Berechnung des von Ihnen verwendeten Koeffizienten oder der Metrik als Verlustfunktion verwenden möchte. Für den Dice-Koeffizienten können Sie beispielsweise den folgenden Code schreiben:

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)

Wrapper-Funktion für Keras

Keras-Verlustfunktionen akzeptieren nur (y_true, y_pred) als Parameter. Um in dieses Format zu passen, erstellen Sie eine Wrapper-Funktion, die die Verlustfunktion zurückgibt:

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

Verwenden der benutzerdefinierten Verlustfunktion

Jetzt können Sie Ihre benutzerdefinierte Verlustfunktion verwenden in Keras, indem Sie es mit dem Verlustargument kompilieren:

# 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)

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