sparse_categorical_crossentropyとMIoUの共存

この記事について

　今回はsparse_categorical_crossentropyを使用した際に評価指標としてMIoUを使用する方法を紹介します。

また、以下のサイトを参考にしております。
サイトによるとtf2.2,tf2.3,tf2.4で問題ないようです。

参考:(https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/32875)

sparse_categorical_crossentropyとMIoU

　sparse_categorical_crosentropyは多クラス分類に使用される損失関数ですが、評価指数としてMIoUを使用するとエラーが発生してしまうことがありました。確認すると、入力の型が一致していなければならないそうです。

解決方法

以下のコードを使用することで解決することができます。

class UpdatedMeanIoU(tf.keras.metrics.MeanIoU):
  def __init__(self,
               y_true=None,
               y_pred=None,
               num_classes=None,
               name=None,
               dtype=None):
    super(UpdatedMeanIoU, self).__init__(num_classes = num_classes,name=name, dtype=dtype)

  def update_state(self, y_true, y_pred, sample_weight=None):
    y_pred = tf.math.argmax(y_pred, axis=-1)
    return super().update_state(y_true, y_pred, sample_weight)