如何从 Keras 中的自定义损失函数中获取结果？

Question

我想在 Python 中实现自定义损失函数，它应该像这样伪代码工作：

aux = | Real - Prediction | / Prediction
errors = []
if aux <= 0.1:
 errors.append(0)
elif aux > 0.1 & <= 0.15:
 errors.append(5/3)
elif aux > 0.15 & <= 0.2:
 errors.append(5)
else:
 errors.append(2000)
return sum(errors)

我开始这样定义指标：

def custom_metric(y_true,y_pred):
    # y_true:
    res = K.abs((y_true-y_pred) / y_pred, axis = 1)
    ....

但我不知道如何获取 if 和 else 的 res 值。另外我想知道return函数有什么。

谢谢

Answer 1

我在这里跳一下，说这行不通，因为它不可微分。损失需要连续可微，这样你就可以通过那里传播梯度。

如果你想完成这项工作，你需要找到一种不间断的方法。例如，您可以尝试对 4 个离散值进行加权平均，其中权重强烈倾向于最接近的值。

Answer 2

Also I want to know what have to return the function.

可以在编译步骤传递自定义指标。

该函数需要将 (y_true, y_pred) 作为参数和 return 单个 tensor 值。

But I do not know how to get the value of the res for the if and else.

您可以 return 来自 result_metric 函数的 result。

def custom_metric(y_true,y_pred):
     result = K.abs((y_true-y_pred) / y_pred, axis = 1)
     return result

第二步是使用 keras 回调函数来计算误差的总和。

可以定义回调并传递给fit方法。

history = CustomLossHistory()
model.fit(callbacks = [history])

最后一步是创建 CustomLossHistory class 以找出您预期的错误列表中的 sum。

CustomLossHistory 将从 keras.callbacks.Callback.

继承一些默认方法

on_epoch_begin：在每个纪元开始时调用。
on_epoch_end：在每个纪元结束时调用。
on_batch_begin：在每批开始时调用。
on_batch_end：在每批结束时调用。
on_train_begin：模型训练开始时调用
on_train_end：模型训练结束时调用

您可以在 Keras Documentation

中阅读更多内容

但对于此示例，我们只需要 on_train_begin 和 on_batch_end 方法。

实施

class LossHistory(keras.callbacks.Callback):
    def on_train_begin(self, logs={}):
        self.errors= []

    def on_batch_end(self, batch, logs={}):
         loss = logs.get('loss')
         self.errors.append(self.loss_mapper(loss))

    def loss_mapper(self, loss):
         if loss <= 0.1:
             return 0
         elif loss > 0.1 & loss <= 0.15:
             return 5/3
         elif loss > 0.15 & loss <= 0.2:
             return 5
         else:
             return 2000

训练模型后，您可以使用以下语句访问错误。

errors = history.errors

Answer 3

直接附加到 self 对我没有用，而是附加到 self 的 params dict 完成了工作，回答 op 它将是 self.params['error'] = []，然后添加到您认为合适的数组。

class CustomCallback(tf.keras.callbacks.Callback):
     
     def on_train_begin(self, logs=None):
          self.params['error'] = []

     def on_epoch_end(self, epochs, logs=None):
          #do something with self.params['error']

history = model.fit(callbacks = [CustomCallback()])

#When train ends

error = history.params['error']

如何从 Keras 中的自定义损失函数中获取结果？

How to get results from custom loss function in Keras?

python

machine-learning

loss

keras

tensorflow