所谓多损失函数,就是将多个损失函数混合在一起进行使用,具体实现就可以新建一个函数,包含多个损失函数的加和即可,实质上与单损失函数是一致的。
举例:Dice loss + BEC loss
# 定义Dice损失函数 def dice_coef_loss(y_true, y_pred): # 防止分母为0 smooth = 1e-5 y_truef = K.flatten(y_true) # 将 y_true 拉为一维 y_predf = K.flatten(y_pred) intersection = K.sum(y_truef * y_predf) dice_coef = (2 * intersection + smooth) / (K.sum(y_truef) + K.sum(y_predf) + smooth) return 1 - dice_coef def binary_crossentropy(y_true, y_pred): return keras.losses.binary_crossentropy(y_true, y_pred) def DICE_BEC(y_true, y_pred): return dice_coef_loss(y_true, y_pred) + binary_crossentropy(y_true, y_pred)