如何在回归任务中赋予非零值一个更大的带损失函数的权重？

Question

我有一个回归任务：y=f（x），
y中的大部分值为零，因此，如果以均方误差（mse）作为损失函数，则模型将给出所有预测y的极小值
所以，我想给y中的非零值赋予更大的权重
我该怎么办？
我想尝试的一个解决方案是定义一个新的损失函数：

loss = e * mse(y, y_pred)[y!=0] + (1-e) * mse(y, y_pred)[y==0]

e是权重参数，它能工作吗？如何在tensorflow中实现

Answer 1

如果你想在y张量中得到更大的值，你可以用一个标量变量乘以y张量

y=tf.math.multiply(y,10)

在某些情况下，用mse训练的模型可以预测非常平滑的输出，如果你想要更清晰的输出，你可以使用平均成对误差

loss=tf.losses.mean_pairwise_squared_error(y_pred,y,weights=e)