python - 烤宽面条/ theano的自定义损失函数

Question

我正在尝试创建一个用于千层面的自定义损失函数。

我想使用我用 numpy 编写的 Sorensen-dice 系数，并像这样用于评估：

np.sum(np.logical_and(preds == num_labs, labels == num_labs)))*2/ (np.sum(preds == num_labs) + np.sum(labels == num_labs)

哪个在做：

骰子 = (2*|X & Y|)/ (|X|+ |Y|)

我现在正在尝试在 theano 中实现这一点，不确定它有多可行。

是否可以将其用作损失函数？我想在分割卷时使用它，但我因为这对于反向传播应该是可区分的，我该如何改变它？

有什么想法吗？

Answer 1

你可以写为 sum(A*B)/(sum(A^2)+sum(B^2))。参考https://arxiv.org/abs/1606.04797