Comment implémenter des fonctions de perte personnalisées paramétrées dans Keras ?

Fonctions de perte personnalisées dans Keras : un guide détaillé

Les fonctions de perte personnalisées vous permettent d'adapter le processus de formation de votre modèle à un problème ou une métrique spécifique . Dans Keras, la mise en œuvre de fonctions de perte personnalisées paramétrées nécessite de suivre une procédure spécifique.

Création de la méthode coefficient/métrique

Tout d'abord, définissez une méthode de calcul du coefficient ou de la métrique que vous que vous souhaitez utiliser comme fonction de perte. Par exemple, pour le coefficient Dice, vous pouvez écrire le code suivant :

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)

Fonction Wrapper pour Keras

Les fonctions de perte Keras n'acceptent que (y_true, y_pred) comme paramètres. Pour correspondre à ce format, créez une fonction wrapper qui renvoie la fonction de perte :

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

Utilisation de la fonction de perte personnalisée

Vous pouvez maintenant utiliser votre fonction de perte personnalisée dans Keras en le compilant avec l'argument de perte :

# 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)

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!