Keras でパラメータ化されたカスタム損失関数を実装するには?
Keras のカスタム損失関数: 詳細ガイド
カスタム損失関数を使用すると、モデルのトレーニング プロセスを特定の問題またはメトリックに合わせて調整できます。 Keras では、パラメーター化されたカスタム損失関数を実装するには、特定の手順に従う必要があります。
係数/メトリック メソッドの作成
まず、係数またはメトリックを計算するメソッドを定義します。損失関数として使用したい。たとえば、Dice 係数の場合、次のコードを作成できます。
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)
Keras のラッパー関数
Keras 損失関数は (y_true, y_pred) のみを受け入れます。パラメータとして。この形式に適合させるには、損失関数を返すラッパー関数を作成します。
def dice_loss(smooth, thresh):
def dice(y_true, y_pred)
return -dice_coef(y_true, y_pred, smooth, thresh)
return dice
カスタム損失関数の使用
これで、カスタム損失関数を使用できるようになります。 Keras では、損失引数を使用してコンパイルします:
# 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)
以上がKeras でパラメータ化されたカスタム損失関数を実装するには?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
ホットAIツール
Undress AI Tool
脱衣画像を無料で
Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ
AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。
Clothoff.io
AI衣類リムーバー
Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。
人気の記事
ホットツール
メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター
SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい
ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境
ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール
SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト（SublimeText3）
Pythonクラスには複数のコンストラクターを持つことができますか？
Jul 15, 2025 am 02:54 AM
はい、apythonclasscanhavemultipleconstructorsthroughtertechniques.1.Defaultargumentsionthodto __tododtoallowdodtoibleInitialization with varyingnumbersofparameters.2.declassmethodsasasaLternativeconstructorsoriable rerableible bulible clurecreatureati
ループ範囲用のPython
Jul 14, 2025 am 02:47 AM
Pythonでは、range（）関数を使用してforループを使用することは、ループの数を制御する一般的な方法です。 1.ループの数を知っている場合、またはインデックスごとに要素にアクセスする必要がある場合に使用します。 2。範囲（STOP）から0からSTOP-1、範囲（開始、停止）からSTOP-1、範囲（開始、停止）がステップサイズを追加します。 3.範囲には最終値が含まれておらず、Python 3のリストの代わりに反復可能なオブジェクトを返すことに注意してください。 4.リスト（range（））を介してリストに変換し、ネガティブなステップサイズを逆順に使用できます。
量子機械学習用のPython
Jul 21, 2025 am 02:48 AM
Quantum Machine Learning（QML）を開始するには、優先ツールがPythonであり、Pennylane、Qiskit、Tensorflowquantum、Pytorchquantumなどのライブラリをインストールする必要があります。次に、Pennylaneを使用して量子ニューラルネットワークを構築するなど、例を実行してプロセスに慣れます。次に、データセットの準備、データエンコード、パラメトリック量子回路の構築、古典的なオプティマイザートレーニングなどの手順に従ってモデルを実装します。実際の戦闘では、最初から複雑なモデルを追求したり、ハードウェアの制限に注意を払ったり、ハイブリッドモデル構造を採用したり、開発をフォローアップするための最新のドキュメントと公式文書を継続的に参照することを避ける必要があります。
PythonのWeb APIからのデータへのアクセス
Jul 16, 2025 am 04:52 AM
Pythonを使用してWebAPIを呼び出してデータを取得するための鍵は、基本的なプロセスと共通のツールをマスターすることです。 1.リクエストを使用してHTTPリクエストを開始することが最も直接的な方法です。 GETメソッドを使用して応答を取得し、json（）を使用してデータを解析します。 2。認証が必要なAPIの場合、ヘッダーからトークンまたはキーを追加できます。 3.応答ステータスコードを確認する必要があります。respons.raise_for_status（）を使用して、例外を自動的に処理することをお勧めします。 4.ページングインターフェイスに直面すると、さまざまなページを順番にリクエストし、遅延を追加して周波数制限を回避できます。 5.返されたJSONデータを処理する場合、構造に従って情報を抽出する必要があり、複雑なデータをデータに変換できます
Python 1行の場合
Jul 15, 2025 am 01:38 AM
PythonのOnelineifelseは、XifconditionElseyとして書かれた3成分演算子であり、単純な条件付き判断を簡素化するために使用されます。 Status = "Adult" ifage> = 18else "minor"など、可変割り当てに使用できます。また、defget_status（age）：urtuel "adult" ifage> = 18else "minor"などの関数で結果を直接返すためにも使用できます。 result = "a" iなど、ネストされた使用はサポートされていますが
完成したPython Blockbuster Online Viewing Entrant Python無料完成ウェブサイトコレクション
Jul 23, 2025 pm 12:36 PM
この記事では、いくつかのトップPython「完成した」プロジェクトWebサイトと、高レベルの「大ヒット作「学習リソースポータル」が選択されています。開発のインスピレーション、観察、学習のマスターレベルのソースコードを探している場合でも、実用的な機能を体系的に改善している場合でも、これらのプラットフォームは見逃せず、Pythonマスターに迅速に成長するのに役立ちます。
Python他の例
Jul 15, 2025 am 02:55 AM
PythonのIfelseステートメントを書くための鍵は、論理構造と詳細を理解することです。 1.インフラストラクチャは、条件が確立されている場合、コードを実行することです。 2.多条件判断はElifで実施され、順次実行され、満たされると停止します。 3。ネストされている場合、さらに区画の判断に使用されている場合、2つの層を超えないことをお勧めします。 4.単純なシナリオでは、単純なifelseを置き換えるために、三元式を使用できます。インデント、条件付き順序、論理的完全性に注意を払うことによってのみ、明確で安定した判断コードを書くことができます。
ラインごとにファイルを読み取るためのループ用のPython
Jul 14, 2025 am 02:47 AM
forループを使用してファイルごとに読み取ることは、大きなファイルを処理するための効率的な方法です。 1.基本的な使用法は、withopen（）を介してファイルを開き、クロージングを自動的に管理することです。 forlineInfileと組み合わせて、各ラインをトラバースします。 line.strip（）は、ラインの破損とスペースを削除できます。 2.行番号を記録する必要がある場合は、列挙（ファイル、start = 1）を使用して、行番号を1から開始することができます。 3.非ASCIIファイルを処理する場合、エンコードエラーを避けるために、UTF-8などのエンコードパラメーターを指定する必要があります。これらの方法は簡潔で実用的であり、ほとんどのテキスト処理シナリオに適しています。
