Keras 中的自定义损失函数 - 遍历 TensorFlow

Question

我正在努力在 Keras 中创建自定义损失函数。 这是一个例子。

import keras.backend as K
def test(y_true, y_pred):
     loss = K.square(y_pred - y_true)
     loss = K.mean(loss, axis = 1)
return loss 

现在在这个例子中，我只想减去特定的值 来自 y_pred，但由于这是在 tensorflow 中，我如何迭代抛出它们。

例如，我可以遍历 y_pred 来选择值吗？如何？ 假设对于这个例子，批量大小是 5。

我尝试过诸如 y_pred[0...i] tf.arange 等等...

Answer 1

在编译模型时传递它。喜欢

model.compile(optimizer='sgd', loss = test)

Keras 会自动迭代它。 您在 return 语句中也有意图错误。

import keras.backend as K
def test(y_true, y_pred):
     loss = K.square(y_pred - y_true)
     loss = K.mean(loss, axis = 1)
     return loss 

def test_accuracy(y_true, y_pred):
     return 1 - test(y_true, y_pred)

通过这种方式，您可以将自定义损失函数传递给模型，也可以类似地传递准确度函数

model.compile(optimizer='sgd', loss = test, metrics=[test_accuracy])