如何在Keras中为Sequential模型实现损失函数(交集over Union)？
在Keras中为Sequential模型实现损失函数(交集over Union)，可以通过自定义损失函数来实现。交集over Union（IoU）是一种常用的评估目标检测和语义分割模型性能的指标。
以下是一个示例的代码，展示了如何在Keras中为Sequential模型实现IoU损失函数：
import tensorflow as tf
from keras import backend as K
def iou_loss(y_true, y_pred):
intersection = K.sum(K.abs(y_true * y_pred), axis=-1)
union = K.sum(y_true, axis=-1) + K.sum(y_pred, axis=-1) - intersection
iou = (intersection + K.epsilon()) / (union + K.epsilon())
return 1 - iou
# 创建Sequential模型
model = Sequential()
# 添加模型层
model.add(...)
# 编译模型，指定损失函数为IoU损失函数
model.compile(loss=iou_loss, optimizer='adam')在上述代码中，iou_loss函数计算了预测结果和真实标签之间的IoU值，然后将其转化为损失函数。K.epsilon()用于避免除零错误。
需要注意的是，上述代码仅展示了如何实现IoU损失函数，实际使用时需要根据具体的任务和数据进行适当的调整和修改。
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from keras import backend as K
import tensorflow as tf
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prec = []
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def dice_xent_loss(y_true, y_pred, weight_map):
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from keras import backend as K
smooth = 1.
def dice_coef(y_true, y_pred, smooth=1):
intersection = K.sum(y_true * y_pred, axis=[1,2,3])
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""" Computes Dice
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_type: "score" or "loss"
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ei
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tensorflow、keras、loss-function
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def iou(y_true, y_pred):
y_true = tf.keras.backend.flatten(y_true)
y_pred = tf.keras.backend.flatten(y_pred)
y_true_f = tf.cast(y_true, tf
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Tensorflow / Keras中骰子丢失的正确实现
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我一直在尝试用进行实验，但在互联网上有很多不同的变化，我无法找到两个相同的实现。问题是，所有这些都会产生不同的结果。下面是我找到的实现。有的采用了smoothing因子，称之为epsilon，有的在分子和分母中使用，有的在实现中使用Gamma等。
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import tensorflow as tf
import tensorflow.keras.backend as K
import numpy as np
def dice_loss1(y_true, y_pred, smooth=1e-6):
'''
https://www.
浏览 8提问于2022-05-11得票数 5
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如何在Keras中计算F1宏？
keras
我试过使用Keras给出的代码，然后才被删除。下面是代码：
def precision(y_true, y_pred):
true_positives = K.sum(K.round(K.clip(y_true * y_pred, 0, 1)))
predicted_positives = K.sum(K.round(K.clip(y_pred, 0, 1)))
precision = true_positives / (predicted_positives + K.epsilon())
return precision
def recall(y_true,
浏览 9提问于2017-04-21得票数 45
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在训练和测试模型时，度量值是相等的。
neural-network、deep-learning、keras、scikit-learn、tensorflow
我正在使用带有TensorFlow后端的Keras开发一个使用python的神经网络模型。数据集包含两个序列，结果可以是1或0，数据集中的正负比为1: 9。模型将这两个序列作为输入输出概率。首先，我的模型有一个密集层，有一个隐藏单元和乙状结肠激活函数作为输出，然后我将模型的最后一层改为一个有两个隐藏单元和softmax激活函数的稠密层，并使用Keras to_categorical函数改变了数据集的结果。这些变化后，模型的准确性、精确性、召回性、F1、AUC等指标都是相等的，具有很高的和错误的价值。下面是我用于这些度量的实现
def recall(y_true, y_pred):
tr
浏览 0提问于2018-12-16得票数 1
1回答
自定义丢失函数，Keras \\ ValueError:无梯度
python、tensorflow、object、keras
我正在尝试将我的Keras神经网络封装到一个class对象中。我已经在类设置之外实现了下面的内容，但是我想使它更加对象友好。总之，我的model调用了函数sequential_model，它创建了一个sequential模型。在compile步骤中，我定义了自己的损失函数weighted_categorical_crossentropy，我希望顺序模型能够实现这个函数。但是，当我运行下面的代码时，会得到以下错误：ValueError: No gradients provided for any variable:
我怀疑问题在于我如何定义weighted_categorical_crossen
浏览 2提问于2020-09-04得票数 1
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1回答
自定义损失函数实现
python、keras、theano
我正在尝试实现我自己的一个新的损失函数。当我尝试调试它(或在其中打印)时，我注意到它只在代码的模型创建部分被调用一次。
如何知道y_pred和y_true包含的内容(形状、数据等)？如果我不能运行我的代码到这个函数，同时拟合模型？
我写了这个损失函数：
def my_loss(y_true, y_pred):
# run over the sequence, jump by 3
# calc the label
# if the label incorrect punish
y_pred = K.reshape(y_pred, (1, 88, 3))
浏览 5提问于2017-03-14得票数 1
1回答
Keras自定义度量和是错误的
python、tensorflow、keras、tensorflow2.0
我尝试将precision和recall作为自定义度量来实现，就像在中那样，但是由于某种原因，这些数字是错的(我确实知道批处理问题的平均值，这不是我要说的)。
所以我试着实现另一个指标：
def p1(y_true, y_pred):
return K.sum(y_true)
看看会发生什么..。我希望看到的是一张直线图，上面有我在数据集中的1数(我正在处理一个binary_crossentropy丢失的二进制分类问题)。
因为Keras将自定义度量计算为每批结果的平均值，如果我有一批大小为32的批，我希望这个p1度量返回16，但是我得到了15，如果我使用一批大小为16的值，就会得到接
浏览 4提问于2020-01-13得票数 7
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