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Tensorflow/Keras自定义损失函数

keras tensorflow

Vaaal88 · 技术社区 · 6 年前

我想在keras中创建一个自定义损失函数。

假设我有yTrue和yPred,它们是真标签和预测标签的张量(nx m)。

让我们将每个示例n(即,yTrue和yPred中的每一行)称为yT和yP。然后我想要一个损失函数,当yT[0]=1时计算(yT yP)^2,否则它将计算(yT[0]-yP[0])^2。

也就是说:对于每个样本,我总是想计算第一个元素的平方误差——但我只想在真标签的第一个元素=1时计算其他元素的平方误差。

如何在自定义损失函数中执行此操作?

到目前为止,我得到的是:

我需要做张量运算。首先我可以计算

Y = (yTrue - yPred)^2

然后我可以定义一个屏蔽矩阵,其中第一列始终为一,其他列为1,这取决于yTrue每行的第一个元素的值。这样我就可以

然后我可以将这个矩阵按元素乘以Y,得到我想要的结果。

但是,如何生成掩蔽矩阵?特别是,如何在tensorflow/keras中实现“如果行的第一个元素为1”的条件?

也许有更好的方法? 谢谢

1 回复 | 直到 6 年前

nuric 6 年前

可以使用条件开关 K.switch 在后端。大致如下:

mse = K.mean(K.square(y_pred - y_true), axis=-1) # standard mse
msep = K.square(y_pred[:,0] - y_true[:,0])
return K.switch(K.equals(y_true[:,0], 1), mse, msep)

编辑以根据样本条件进行处理。

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