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：

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)

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：

def dice_loss(smooth, thresh):
  def dice(y_true, y_pred):
    return -dice_coef(y_true, y_pred, smooth, thresh)
  return dice

3.编译模型

最后使用自定义损失函数编译模型：

# 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)