Keras自定义损失函数

Keras内置损失函数都预定义在keras.metrics.losses中&＃xff0c;以MSE为例&＃xff0c;其预定义方法如下&＃xff1a;

def mean_squared_error(y_true, y_pred):return K.mean(K.square(y_pred - y_true), axis&＃61;-1)

我们可以仿照其写法&＃xff0c;定义自己的损失函数。例如何凯明大神在论文Focal Loss for Dense Object Detection中提出的focal loss&＃xff0c;keras是没有预定义的&＃xff0c;我们自己用keras实现一下&＃xff1a;

def focal_loss_fixed(y_true, y_pred):# tensorflow backend, alpha and gamma are hyper-parameters which can set by youpt_1 &＃61; tf.where(tf.equal(y_true, 1), y_pred, tf.ones_like(y_pred))pt_0 &＃61; tf.where(tf.equal(y_true, 0), y_pred, tf.zeros_like(y_pred))return -K.sum(alpha * K.pow(1. - pt_1, gamma) * K.log(pt_1)) - K.sum((1 - alpha) * K.pow(pt_0, gamma) * K.log(1. - pt_0))