R 中 Keras 的自定义指标答案

【问题标题】：Custom metric for Keras in RR 中 Keras 的自定义指标
【发布时间】：2020-12-02 20:58:33
【问题描述】：

我想创建一个自定义指标，以便在 R 中训练一个完全连接的神经网络。问题是我无法弄清楚如何将语法传递给 R tensorflow。所需的功能是这样的：

fganancia   <- function(probs, data)
{
tbl <- as.data.table( list( "prob"=probs, "gan"= ifelse( data==1, 29250, -750 ) ) )
setorder( tbl, -prob )
tbl[ , gan_acum :=  cumsum( gan ) ]
gan <- max( tbl$gan_acum )
return(  gan  )
}

如果这是一个列表，我想根据y_prob 对这个列表进行排序（y_true 会受到这种排序的影响）。然后根据y_true的值（0或1）为y_true分配2个不同的值，最后计算累积和，得到最大值。

是否可以在 R tensorflow 中重现这一点？

【问题讨论】：

标签： r tensorflow keras

【解决方案1】：

经过一整天的研究解决。这将是 keras tensorflow 的等效代码：

Ganancia<- custom_metric("Ganancia",function(y_true, y_pred) {

  
  weights = k_ones_like(y_true)
  loss = k_switch(k_equal(y_true,1), weights*29250, weights*(-750))
  values = tf$argsort(y_pred,axis = 0, direction='DESCENDING')
  ganancia = tf$gather(loss, values)
  ganancia=k_cumsum(ganancia, axis = 1)
  max=k_max(ganancia)
  

  
  return(max)
})

【讨论】：