Keras 中自定义损失函数的问题

Question

我在向 binary_crossentropy 添加惩罚时遇到问题。这个想法是在预定义错误组的平均值超过某个阈值时惩罚损失函数。下面是辅助函数，它采用表示组的掩码和已计算的交叉熵。它只会 return 违反某个阈值的次数来惩罚调用它的实际损失函数。

def penalty(groups_mask, binary_crossentropy):
  errors = binary_crossentropy
  unique_groups = set(groups_mask)
  groups_mask = np.array(groups_mask)
  threshold = # whatever
  c = 0
  for group in unique_groups:
      error_mean = K.mean(errors[(groups_mask == group).nonzero()], axis=-1)
      if error_mean > threshold:
        c += 1
  return c

问题是 error_mean 不是标量，我想不出一个简单的方法来将它与阈值进行比较。

Answer 1

您必须使用张量和来自 keras backend

的函数来完成所有操作

import keras.backend as K

在错误行中，您也必须使用这些函数进行比较：

....
c = K.variable([0])
.....
.....
    errorGreater = K.cast(K.greater(error_mean,threshold), K.floatx())
    c+=K.max(errorGreater) #if error_mean is 1 element only, you can just c+=errorGreater.

Keras 中自定义损失函数的问题

Trouble with custom loss function in Keras

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