Keras中的自定义加权交叉熵损失
Keras是一个开源的深度学习框架，它提供了丰富的API和工具，方便开发者进行神经网络模型的构建和训练。在Keras中，自定义加权交叉熵损失函数可以通过继承tf.keras.losses.Loss类来实现。
自定义加权交叉熵损失函数可以根据具体的任务需求进行设计，常见的应用场景包括图像分类、目标检测、语义分割等。通过调整不同类别的权重，可以更好地处理数据集中类别不平衡的问题。
在Keras中，自定义加权交叉熵损失函数的实现步骤如下：
- 创建一个继承自
tf.keras.losses.Loss的子类，并重写call方法。call方法接收两个参数：真实标签和模型预测结果。 - 在
call方法中，根据具体的需求计算加权交叉熵损失。可以使用tf.keras.backend提供的函数来计算交叉熵损失。 - 可选地，可以在子类中定义一些辅助方法来计算权重，例如根据类别频率或重要性来分配权重。
- 在训练模型时，将自定义的加权交叉熵损失函数作为参数传递给
model.compile方法。
以下是一个示例代码，展示了如何在Keras中实现自定义加权交叉熵损失函数：
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.losses import Loss
class WeightedCrossEntropyLoss(Loss):
def __init__(self, class_weights):
super(WeightedCrossEntropyLoss, self).__init__()
self.class_weights = class_weights
def call(self, y_true, y_pred):
# 计算交叉熵损失
loss = tf.keras.backend.categorical_crossentropy(y_true, y_pred)
# 根据类别权重调整损失
weighted_loss = tf.multiply(loss, self.class_weights)
return weighted_loss
# 创建模型
model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax'))
# 定义类别权重
class_weights = [1.0, 2.0, 1.5]
# 创建自定义加权交叉熵损失函数实例
loss_fn = WeightedCrossEntropyLoss(class_weights)
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss=loss_fn)
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)在上述示例中，我们创建了一个名为WeightedCrossEntropyLoss的子类，它接收一个class_weights参数作为类别权重。在call方法中，我们首先计算了交叉熵损失，然后根据类别权重调整了损失。最后，我们将自定义的加权交叉熵损失函数传递给model.compile方法，用于模型的训练。
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def custom_loss(y_true, y_pred):
return keras.losses.binary_crossentropy(y_true, y_pred)
optimizer = Adam(lr=5e-3)
model.compile(loss=custom_loss, optimizer=optimizer, metrics=['accuracy'])
和：
optimizer = Adam(lr=5e-3)
model.compile(loss=keras.losses.binary_crossentropy, o
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正如标题中已经提到的，在尝试加载保存的模型时，我的自定义丢失函数出现了问题。我的损失如下：
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weights = K.variable(weights)
def loss(y_true, y_pred):
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def my_keras_model():
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def basic_loss_function(y_true, y_pred):
return tf.math.reduce_mean(tf.abs(y_true - y_pred))
为了简单起见，我们假设批处理的大小也是1，所以y_true和y_pred的形状都是(1，c)，其中c是类的数目。在这种方法中，我们给出了两个向量y_true和y_pred，并返回一个值(Scala)。
然后，第二个方法是子类tf.keras.losses.Loss类，指南中的代码是：
class W
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def weighted_loss(y_true, y_pred):
return K.mean( K.square(y_pred - y_true) *
K.exp(-K.log(1.7) * (K.log(1. + K.exp((y_true - 3)/5 ))))
,axis=-1 )
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weighted_loss(1,2)
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# Compile model
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如何在Keras中实现损失函数的像素加权？
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def dice_xent_loss(y_true, y_pred, weight_map):
"""Adaptation of https://arxiv.org/pdf/1809.10486.pdf for multilabel
classifica
浏览 1提问于2018-12-29得票数 3
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Keras损失和度量值在每个函数中都不匹配。
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我使用的是具有自定义丢失函数的keras，如下所示：
def custom_fn(y_true, y_pred):
# changing y_true, y_pred values systematically
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然后我给model.compile(loss=custom_fn)和model.fit(X, y,..validation_data=(X_val, y_val)..)打电话
然后，Keras将在模型历史记录中保存loss和val_loss。作为一个健全检查，当模型完
浏览 0提问于2020-08-18得票数 7
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在损失函数中使用生成器
python、neural-network、keras、loss-function
我需要将额外的信息合并到依赖于当前批处理的Keras损失函数中。由于Keras损失只有两个参数，我考虑通过使损失函数在生成器对象上调用next()来添加此信息。但是，生成器只调用一次(可能是在model.compile()中添加损失函数时)。下面是一个示例代码：
data_batches = yield_data_batches()
meta_batches = yield_meta_batches()
....
model.compile(loss=loss_function, ...)
model.fit_generator(generator=data_batches, ....)
d
浏览 3提问于2017-11-29得票数 0
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在keras中从pytorch实现BCEWithLogitsLoss
python、keras、loss-function、multilabel-classification
我有一个模型，我正试图在一个存在类不平衡的数据集上进行训练。这个问题是一个多标签分类问题(每个样本有一个或多个标签)。我还为我的数据集计算了每个类的权重。我确实看到了这个实现：BCEWithLogitsLoss in Keras 这是pytorch中的等价物： criterion = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=trainset.labels_weights.to(DEVICE)) 所以我试着把这个传递给我的模型： def get_weighted_loss(weights):
def weighted_loss(y_true, y_pred):
浏览 29提问于2020-01-10得票数 0
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在Tensorflow 2.0中实现自定义丢失函数
tensorflow、keras、loss-function、tensorflow2.0
我正在建立一个时间序列分类模型。数据非常不平衡，所以我决定用一个加权交叉熵函数作为我的损失。
Tensorflow提供了，但我不知道如何在Tf2.0中使用它。由于我的模型是使用tf.keras API构建的，所以我考虑创建自定义丢失函数，如下所示：
pos_weight=10
def weighted_cross_entropy_with_logits(y_true,y_pred):
return tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits(y_true,y_pred,pos_weight)
# .....
model.compile(loss=we
浏览 0提问于2019-08-08得票数 4
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自定义丢失函数:对model.predict中的数据执行y_pred
tensorflow、keras、metrics、loss、loss-function
我正在训练一个去噪图像的网络，为此我使用了CIFAR10数据集。我正在尝试生成一个自定义的丢失函数，这样损失就是mse / classification_accuracy。考虑到我的网络作为输入接收32x32 (噪声)图像并预测32x32 (去噪)图像，我假设y_pred和Y_true将是32x32图像的数组。因此，我的自定义丢失函数如下所示：
def custom_loss():
def joint_optimized_loss(y_true, y_pred):
mse = K.mean(K.square(y_pred - y_true), axis=-1)
浏览 0提问于2017-12-30得票数 1
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无法加载具有未知自定义lambda损失函数的keras模型
python、tensorflow、keras、loss
我的模型看起来像
Keras中的单输出多损失函数：
model = Model(inputs=[sketch_inp, color_inp], outputs=disc_outputs)
opt = Adam(lr=learning_rate, beta_1=.5)
model.compile(loss=lambda y_true, y_pred : tf.keras.losses.binary_crossentropy(y_true, y_pred) + \
pixelLevelLoss
浏览 1提问于2020-04-19得票数 0
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Keras在保存模型时出现“Not”错误
tensorflow、keras、conv-neural-network、image-segmentation
我正在用这里定义的unet实现一个用于图像分割的完全卷积神经网络
为了给不同类的像素赋予不同的权重，我定义了一个额外的Lambda层，如下所示
问题是Keras在保存模型时会引发此错误。
.....
self.model.save(filepath, overwrite=True)
.....
TypeError: ('Not JSON Serializable:', b'\n\x15clip_by_value/Minimum\x12\x07Minimum\x1a\x12conv2d_23/Identity\x1a\x17clip_by_value/Minimum/
浏览 0提问于2019-08-29得票数 4
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