Keras 中的自定义损失函数：详细指南
自定义损失函数允许您根据特定问题或指标定制模型的训练过程。在 Keras 中，实现参数化自定义损失函数需要遵循特定的过程。
创建系数/度量方法
首先，定义一个方法来计算您想要的系数或度量想要用作损失函数。例如，对于 Dice 系数，您可以编写以下代码：
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 的包装函数
Keras 损失函数仅接受 (y_true, y_pred)作为参数。要适应这种格式，请创建一个返回损失函数的包装函数：
def dice_loss(smooth, thresh):
def dice(y_true, y_pred)
return -dice_coef(y_true, y_pred, smooth, thresh)
return dice使用自定义损失函数
现在您可以使用自定义损失函数在 Keras 中，通过使用损失参数进行编译：
# 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)
以上是如何在 Keras 中实现参数化自定义损失函数？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
