Keras 中的自定义损失函数实现
在 Keras 中,可以实现自定义损失函数来满足特定的训练要求。其中一个函数是骰子误差系数,它测量真实标签和预测标签之间的重叠。
要在 Keras 中创建自定义损失函数,请按照以下步骤操作:
1。实现系数函数
骰子误差系数可以写为:
dice coefficient = (2 * intersection) / (sum(ground_truth) + sum(predictions))
使用 Keras 后端函数,可以实现系数函数:
<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。将函数包装为损失函数
Keras 损失函数仅接受 (y_true, y_pred) 作为输入。因此,将系数函数包装在返回损失的函数中:
<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。编译模型
最后,使用自定义损失函数编译模型:
<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 中实现自己的损失函数?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!