我知道mse将以同样的方式对待实际预测和预测实际。我想写一个自定义损失函数，以便预测>实际的惩罚大于实际>预测，也就是说，我将有2倍以上的预测>实际的惩罚。我如何实现这样的功能？import numpy as np
from <e
浏览 10提问于2018-07-23得票数 0
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是否有一种方法在Keras中有两个损失函数，其中第二个损失函数从第一个损失函数获得输出？我正在使用Keras开发一个神经网络，我想在model.compile()内部的损失项中添加另一个自定义函数，以规范并以某种方式惩罚它，这是一种形式：
model.compile(loss_1='mean_squared_error', o
浏览 1提问于2022-01-31得票数 0
我试图为Keras实现一个自定义的损失函数，它将代表非对称MAE (惩罚与实际相关的预测的右移和左移)。考虑输入参数是张量，而不是numpy数组的语法是什么？
浏览 1提问于2018-03-16得票数 2
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我使用神经网络进行多类分类，我想创建一个定制的损失函数来惩罚某些错误分类。这可以通过计算交叉熵损失，然后乘以自定义的惩罚矩阵的权重来实现，该矩阵为每对(预测的标签，真实的标签)保存一个值。我在为keras.model.compile()实现这个自定义丢失时遇到了困难 loss
浏览 1提问于2022-10-20得票数 1
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在我的用例中，对象的数量总是一个，而对象总是椭圆形的。在训练时，我注意到分割模型偶尔预测多个对象(噪声是其他的)。是否有任何方法来建立Keras损失函数来奖励接近椭圆所感知的质量中心的预测，并惩罚远离中心的预测，同时保持类似椭圆的形状？
如何实现一个损失函数来处理这些限制？我知道有一些丢失<e
浏览 8提问于2022-09-27得票数 -2
我正在尝试使用Keras创建自定义损失函数。我想根据输入计算损失函数，并预测神经网络的输出。
我尝试使用Keras中的customloss函数。我认为y_true是我们用于训练的输出，y_pred是神经网络的预测输出。下面的损失函数与Keras中的"
浏览 2提问于2019-04-01得票数 17
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我的目标是时间序列，我正在寻找一个成本函数来惩罚预测中的变化，因此对于批量大小为N和具有k个输出的模型，在损失函数y_pred中将是N。因此，我正在寻找一种在损失函数中引入惩罚的方法，比如：其中alpha是自定义输入，每个目标每次更改1倍k的成本。我正在寻找一种用np.
浏览 6提问于2020-05-15得票数 0
我有一个LSTM模型，它根据今天的流出量、温度和降雨量来预测明天的流出量。===================] - 74s 16ms/step - loss: 130.755469707972 Manual Calculation: 我想知道为什么他们在训练时验证损失<
浏览 371提问于2020-09-30得票数 0
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我正在尝试实现一个具有三个类别的分类问题：'A'，'B‘和'C'，其中我希望在我的模型损失函数中加入对不同类型的错误分类的惩罚(类似于加权交叉熵)。类权重不适用，因为它适用于属于类的所有数据。例如，真正的标签'B‘被错误分类为'C’与被错误分类为'A‘相比，应该有更高的损失。权重表如下：A
浏览 1提问于2019-06-21得票数 6
我有一个keras顺序模型，里面有一些自定义的层。现在，在其中一层中，基于该特定层的输入，我希望计算一个惩罚，并将该惩罚添加到损失函数中，优化器试图从总体上最小化损失函数。我已经经历了tf.keras.layers.ActivityRegularization的概念，但努力找出如何解决我的问题。
浏览 12提问于2020-03-04得票数 0
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我正在尝试建立一个具有自定义丢失功能的simpleRNN网络。我根据25个不同的特征来预测bmi。我的数据集是不平衡的，并且有异常值，希望对异常值进行更好的预测。相反，更重要的是对异常值进行更好的预测。对于我的自定义损失函数，我添加了一个条件，如果损失大于2个单位，那么我想要对这些观察结果进行更多</e
浏览 4提问于2021-12-01得票数 0
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H2O提供的模型性能洞察力很好，但作为成功的标准之一，我有自己的自定义函数，当模型用于对一组用户进行评分时，该函数可以对模型精度进行评分。一般来说，这个函数奖励预测，惩罚错误预测。鉴于此问题中的目标类是序数类别，惩罚分数取决于未命中预测的位置数。该自定义函数的逆也可以被认为是损失</e
浏览 0提问于2018-09-08得票数 5
我想使用另一个网络的预测在Keras中实现一个自定义损失函数。更具体地说，我想在生成器的损失函数中使用鉴别器生成的预测。当我尝试实现它时，我得到了以下错误：TypeError: object of type 'TensorVariable' has no len()
Keras是否能够在自定义
浏览 1提问于2017-03-28得票数 0
如果我加上，例如kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.L1(0.01)到一个层，我需要在编译时向我的损失描述中添加一些东西，还是自动添加到我的正常损失中？
浏览 39提问于2021-11-22得票数 1
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我有一个电子商务网站的多类分类问题，有近2000个类别。类别涉及时尚、电子产品、家电等，其中一些类别彼此密切相关。例如，考虑成对的:电动搅拌机，食品处理机等。为此，我正在训练一个多类一对一分类器。我的问题是，我如何将这些信息传递给分类器，以便在密切相关的对中进行错误分类是可以的？
浏览 2提问于2020-01-09得票数 0
我试图了解如何创建一个tensorflow模型，而不是执行单一的分类，而是同时执行多个项的分类。good[0]: summer hat, light shirt, light pants,到目前为止，我只能对单一类型的衣服进行分类，即夏季帽- 95%的冬季帽- 5%。总结我的问题:是否有
浏览 0提问于2020-02-25得票数 0
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有没有人有一个令人信服的解决方案来让custom_binarycrossentropy工作？我的crustom二进制交叉熵代码如下
def _l
浏览 3提问于2020-03-28得票数 2
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我最近读到了一篇题为"REGULARIZING NETWORKS BY PENALIZING OUTPUT DISTRIBUTIONS https://arxiv.org/abs/1701.06548"“的论文作者讨论了通过向负对数似然添加负熵项来惩罚低熵输出分布以及为模型训练创建自定义损失函数来对神经网络进行正则化。 ? 值β控制置信度惩罚的强度。我已经为分类交叉熵编写了一个自定义<
浏览 33提问于2021-08-24得票数 5
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我试图为Keras回归任务创建一个自定义丢失函数。
我正在预测每场比赛每分钟的得分，并在不同长度的“比赛”上训练，以分钟为单位。为了帮助模型学习，我想包括小组作为损失函数的一部分所发挥的分钟数，这样我们就可以适当地“惩罚”那些持续时间更长的小组中的缺阵。我知道我需要使用Keras后端/张量运算，但是我一直在研究如何乘以
浏览 3提问于2017-12-22得票数 2
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操作系统: Ubuntu 16.04我试图在一个加强策略梯度算法程序上实现一个自定义损失函数，但遇到了以下错误： **kwargs) File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/keras/__de
浏览 6提问于2018-03-29得票数 3
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