Keras 中的自訂損失函數實作
在 Keras 中，可以實現自訂損失函數來滿足特定的訓練要求。其中一個函數是骰子誤差係數，它測量真實標籤和預測標籤之間的重疊。
要在 Keras 中建立自訂損失函數，請依照下列步驟操作：
1。實現係數函數
骰子誤差係數可以寫成：
dice coefficient = (2 * intersection) / (sum(ground_truth) + sum(predictions))
使用Keras 後端函數，可實現係數函數：
<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。將函數包裝為損失函數
Keras 損失函數只接受 (y_true, y_pred) 作為輸入。因此，將係數函數包裝在傳回損失的函數中：
<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>3。編譯模型
最後，使用自訂損失函數編譯模型：
<code class="python"># 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)</code>
以上是如何在 Keras 中實現自己的損失函數？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
