Benutzerdefinierte Verlustfunktion in Keras: Implementierung des Würfelfehlerkoeffizienten

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie eine benutzerdefinierte Verlustfunktion erstellen in Keras, wobei der Schwerpunkt auf dem Würfelfehlerkoeffizienten liegt. Wir lernen, einen parametrisierten Koeffizienten zu implementieren und ihn zu verpacken, um die Kompatibilität mit den Keras-Anforderungen zu gewährleisten.

Implementieren des Koeffizienten

Unsere benutzerdefinierte Verlustfunktion erfordert sowohl einen Koeffizienten als auch eine Wrapper-Funktion. Der Koeffizient misst den Dice-Fehler, der den Zielwert und den vorhergesagten Wert vergleicht. Wir können den folgenden Python-Ausdruck verwenden:

def dice_hard_coe(y_true, y_pred, threshold=0.5, axis=[1,2], smooth=1e-5):
    # Calculate intersection, labels, and compute hard dice coefficient
    output = tf.cast(output > threshold, dtype=tf.float32)
    target = tf.cast(target > threshold, dtype=tf.float32)
    inse = tf.reduce_sum(tf.multiply(output, target), axis=axis)
    l = tf.reduce_sum(output, axis=axis)
    r = tf.reduce_sum(target, axis=axis)
    hard_dice = (2. * inse   smooth) / (l   r   smooth)
    # Return the mean hard dice coefficient
    return hard_dice

Erstellen der Wrapper-Funktion

Keras erfordert, dass Verlustfunktionen nur (y_true, y_pred) als Parameter akzeptieren. Daher benötigen wir eine Wrapper-Funktion, die eine andere Funktion zurückgibt, die dieser Anforderung entspricht. Unsere Wrapper-Funktion wird sein:

def dice_loss(smooth, thresh):
    def dice(y_true, y_pred):
        # Calculate the dice coefficient using the coefficient function
        return -dice_coef(y_true, y_pred, smooth, thresh)
    # Return the dice loss function
    return dice

Verwenden der benutzerdefinierten Verlustfunktion

Jetzt können wir unsere benutzerdefinierte Würfelverlustfunktion in Keras verwenden, indem wir das Modell damit kompilieren:

# Build the model
model = my_model()
# Get the Dice loss function
model_dice = dice_loss(smooth=1e-5, thresh=0.5)
# Compile the model
model.compile(loss=model_dice)

Durch die Implementierung des benutzerdefinierten Dice-Fehlerkoeffizienten auf diese Weise können wir die Modellleistung für die Bildsegmentierung und andere Aufgaben, bei denen der Dice-Fehler eine relevante Metrik ist, effektiv bewerten.