keras中的加权mse自定义损失函数-自定义权重
在Keras中，可以通过自定义损失函数来满足特定的需求。加权MSE（Mean Squared Error）是一种常见的损失函数，它在计算均方误差时可以为不同的样本赋予不同的权重。
自定义加权MSE损失函数可以通过以下步骤实现：
- 导入所需的库和模块：
import keras.backend as K
import tensorflow as tf- 定义自定义加权MSE损失函数：
def weighted_mse(y_true, y_pred):
weights = K.constant([1, 2, 3]) # 自定义权重，这里示例为[1, 2, 3]
squared_difference = K.square(y_true - y_pred)
weighted_squared_difference = K.dot(squared_difference, weights)
return K.mean(weighted_squared_difference)在上述代码中，我们定义了一个权重向量weights，并使用Keras的backend函数来计算平方差、加权平方差和平均加权平方差。
- 在模型编译时使用自定义损失函数：
model.compile(optimizer='adam', loss=weighted_mse)在模型编译时，将自定义损失函数weighted_mse作为损失参数传递给compile函数。
自定义加权MSE损失函数的优势在于可以根据实际需求为不同的样本赋予不同的权重，从而更好地适应特定的任务。
该自定义损失函数适用于各种回归问题，例如预测房价、销售额等。在腾讯云的产品中，推荐使用腾讯云的AI开放平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）来进行深度学习模型的训练和部署。
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1回答
加权自定义损失角
python、tensorflow、machine-learning、keras、loss-function
可以在Keras中使用加权MSE，如下所示
model.fit(sample_weight=weights, loss='mse', ...)
我想使用加权rmse，但是Keras库没有RMSE，我自己写的
def root_mean_squared_error(y_true, y_pred):
return K.sqrt(K.mean(K.square(y_pred - y_true)))
但是如何使用重量呢？
浏览 4提问于2020-09-01得票数 0
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输入和损失的keras和形状
keras
在keras的所有代码示例中，我看到输入形状是直接传递的，并且推测批处理大小是第一个，例如：
model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_shape=(16,)))
# now the model will take as input arrays of shape (*, 16)
# and output arrays of shape (*, 32)
但是，当涉及到自定义损失时，我看到使用了最后一个轴(轴=-1)。
def loss(y_true,y_pred):
return K.mean(K.square(y_pred
浏览 0提问于2019-11-30得票数 1
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Keras -损失和度量计算不同？
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我在Keras中有一个模型，我正在优化均方误差。但是，如果在度量中使用与Keras中相同的losses.py代码，则会得到不同的结果。为什么会这样呢？
作为衡量标准：
def MSE_metric(y_true, y_pred):
return K.mean(K.square(y_pred, y_true))
对于模型：
model.compile(optimizer=SGD(lr=0.01, momntum=0.9), loss='MSE', metrics=[MSE_metric])
这导致损失6.07，但MSE_metric为0.47。
浏览 1提问于2018-02-10得票数 9
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1回答
Keras内置的MSE损失在2D数据上返回2D矩阵，而不是标量损失。
python、tensorflow、keras、autoencoder、loss-function
我试图评估单个2D测试样本的MSE损失，在Keras中使用一个自动编码器(AE)，一旦模型被训练，我很惊讶当我调用Keras内置函数来获取单个样本的丢失时，它会返回2D张量。这意味着损失函数计算每个样本的每个像素损失，而不是每个样本计算一个损失(?)。为了非常清楚，我期望MSE将所有像素上计算的平方误差的平均值与每个2D样本相关联(正如我在这个上所读到的)。
由于在使用.predict()和.evaluate()训练我的AE之后，每个测试样本没有得到一个标量MSE错误(也许我也遗漏了一些东西)，所以我继续尝试直接使用keras.losses.mean_squared_error()，逐个样本。
浏览 0提问于2019-08-19得票数 3
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1回答
自定义丢失函数:对model.predict中的数据执行y_pred
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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
2回答
VGG，角膜知觉丢失
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我想知道是否可以将自定义模型添加到keras中的损失函数中。例如：
def model_loss(y_true, y_pred):
inp = Input(shape=(128, 128, 1))
x = Dense(2)(inp)
x = Flatten()(x)
model = Model(inputs=[inp], outputs=[x])
a = model(y_pred)
b = model(y_true)
# calculate MSE
mse = K.mean(K.square(a - b))
retur
浏览 4提问于2017-05-11得票数 6
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自定义损失函数Keras Tensorflow
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我需要一个自定义的加权MSE损失函数。我在keras.backend中定义了它
from keras import backend as K
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 )
但是，测试运行将返回
weighted_loss(1,2)
ValueError: Tensor conversion
浏览 0提问于2017-07-24得票数 3
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1回答
自定义损失函数只能使用keras还是后端函数？
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在定义自定义损失函数时，我希望： 使用y_pred操作输入y_pred张量，将输入numpy张量处理为外部二进制执行，并获得如下所示的结果演示代码： def mse_my_loss(y_true,y_pred):
Q1 = K.mean(K.square(y_pred - y_true), axis=-1)
y_in = y_pred.numpy()
file_wave = './tools/data.raw'
librosa.output.write_wav(file_wave, y_pred, 16000)
CMD = './tools/EVAL
浏览 16提问于2019-01-17得票数 1
3回答
Keras/Tensorflow:单个输出的联合损耗函数
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我的模型只有一个输出，但我想将两个不同的损失函数组合起来：
def get_model():
# create the model here
model = Model(inputs=image, outputs=output)
alpha = 0.2
model.compile(loss=[mse, gse],
loss_weights=[1-alpha, alpha]
, ...)
但它抱怨说，我需要有两个输出，因为我定义了两个损失：
ValueError: When
浏览 0提问于2018-08-06得票数 11
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2回答
用于传递y_true和y_pred以外的参数的Keras自定义损失函数
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我正在编写一个keras自定义损失函数，其中我希望将以下内容传递给此函数: y_true，y_pred (这两个参数无论如何都会自动传递)，模型中某一层的权重，以及一个常量。
如下所示：
def Custom_loss(y_true, y_pred, layer_weights, val = 0.01):
loss = mse(y_true, y_pred)
loss += K.sum(val, K.abs(K.sum(K.square(layer_weights), axis=1)))
return loss
但是上面的实现给了我一个错误。我如何在keras中实现这一
浏览 3提问于2017-10-21得票数 14
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如何在KERAS中计算PSNR度量
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我正在尝试为我的keras自动编码器convnet模型计算PSNR度量。然而，我遇到了一个错误。请帮助检查并纠正此问题。谢谢
import math
from keras import backend as K
def PSNR(y_true, y_pred):
max_pixel = 1.0
return 10.0 * math.log10((max_pixel ** 2) / (K.mean(K.square(y_pred -
y_true))))
adam = optimizers.Adam(lr=0.0001)
autoencoder.compile(los
浏览 137提问于2019-04-25得票数 0
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Keras自定义丢失函数错误：'AttributeError：' function‘对象没有属性'get_shape’
python、deep-learning、keras
我必须编写自己的自定义丢失函数，这些函数可以在Keras中接受不同的输入，而不是y_true和y_pred参数。在阅读了一些变通方法之后，我决定使用内部函数如下：
from keras import backend as K
lambda_prn_regr = 0.6
lambda_prn_vis = 0.2
lambda_prn_class = 0.2
epsilon = 1e-4
# Person loss
def prn_loss_cls(y_true, y_pred):
def prn_loss_cls_fixed_num(y_true, y_pred):
浏览 4提问于2017-09-20得票数 2
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评估Keras的培训数据
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问题
我想训练一个keras2神经网络(theano后端)与数据的可变相关性。这意味着有些样本比其他样品更不重要。他们对训练的影响比其他人要小。但是，我不能简单地完全忽略它们(我有一个进入Conv1D层的时间序列)。
问题
在培训过程中，我如何告诉keras对某些训练数据样本进行加权？
Idea
我正在考虑定义一个自己的，它将y_true、y_pred和y_weight作为第三个参数。类似于：
def mean_squared_error_weighted(y_true, y_pred, y_weight):
return y_weight * K.mean(K.square(y_pr
浏览 0提问于2018-02-17得票数 5
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自定义RMSE不同于取内置Keras MSE的根进行相同的预测
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我定义了一个自定义的RMSE函数：
def rmse(y_pred, y_true):
return K.sqrt(K.mean(K.square(y_pred - y_true)))
我用Keras提供的均方误差对其进行了评估：
keras.losses.mean_squared_error(y_true, y_pred)
对于一些(相同的)预测，我分别为MSE和RMSE指标获得的值是：
mse: 115.7218 - rmse: 8.0966
现在，当我取MSE的根时，我得到的是10.7574，它明显高于自定义RMSE函数输出的RMSE。我还不能弄清楚为什么会这样，我也没有找到任何
浏览 1提问于2019-09-27得票数 9
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weighted_metric如何支持Keras中的sample_weight？
machine-learning、keras
我读了的官方文档。上面写着：
请注意，对于任何这样的度量，都自动支持样本加权。
我想知道，对于复杂的度量，如何支持样本加权。例如，在Keras中计算加权相关性( y_true和y_pred )的度量。代码如下：
def customized_correlation(y_true, y_pred, sample_weights):
x = y_true
y = y_pred
mx = K.mean(x)
my = K.mean(y)
xm, ym = x - mx, y - my
r_num = K.sum(xm * ym * sample
浏览 2提问于2021-10-28得票数 0
1回答
keras自定义函数不适用/编译/拟合
python、tensorflow、keras、loss-function
我试图使用以下(自定义)损失函数来训练keras神经网络：
y_pred和y_true是长度为40的数组。假设y_true在任何地方都是0，除了jth组件中它等于1之外，为y_true和y_pred resp写y和z。然后：
空白“>{i<40}(区i-j+1)\cdot(y_i-z_i)^2”title="boostSquare(y，z)=\sum_{i<40}(x-j+1)\cdot(y_i-z_i)^2“/>
下面是我打算使用的代码：
import keras.backend as K
def boost_square(y_true, y_pred):
浏览 1提问于2019-02-13得票数 0
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Keras - TensorFlow 2.0中的像素加权损失函数
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我正在尝试为我用Keras编写的模型编写一个像素加权损失函数，但在TensorFlow 2.0中似乎不再可能了，即除了y_true和y_pred之外，不可能有其他输入的损失函数
我以前是这样写的：
from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras import backend as K
def my_keras_model():
input = Input((256,256,1), name='in
浏览 2提问于2020-04-15得票数 3
1回答
在Keras中实现KL发散的意义是什么？
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我有点困惑KL发散是如何应用的，特别是在Keras中，但我认为这个问题对于深度学习应用来说是一个普遍的问题。在keras中，KL损失函数定义如下：
def kullback_leibler_divergence(y_true, y_pred):
y_true = K.clip(y_true, K.epsilon(), 1)
y_pred = K.clip(y_pred, K.epsilon(), 1)
return K.sum(y_true * K.log(y_true / y_pred), axis=-1)
在我的模型中，y_true和y_pred是矩阵；每一行y_t
浏览 0提问于2017-06-05得票数 7
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如何在Keras中实现加权均方误差函数
python、tensorflow、keras
我在Keras中定义了加权均方误差如下：
def weighted_mse(yTrue,yPred):
data_weights = [w0,w1,w2,w3]
data_weights_np = np.asarray(data_weights, np.float32)
weights = tf.convert_to_tensor(data_weights_np, np.float32)
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我给出了每个预测的权重列表。这些预测是成形的，例如：(25,4)。这是通过维数4的最终
浏览 1提问于2018-10-24得票数 4
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为keras模型编写和测试自定义丢失或度量函数
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我尝试使用机器学习技术来预测事件的时间。我的预测是长度为20的概率向量v，vi是事件在i+1天内发生的概率(i从0到19)。
如何测试我编写的自定义丢失和度量函数？
我想用以下的损失和度量来训练模型：
她就是我努力实现的方式：
from keras import backend as K
def weighted_meansquare(y_true, y_pred):
w = K.constant(np.array([i + 1 for i in range(20)]))
return K.sum(K.square(w * y_pred - w * y_t
浏览 0提问于2019-01-23得票数 1
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