在为分类问题定义自定义损失函数时,是否有方法访问y\u true和y\u pred的特定元素?你知道吗
用例:多标签分类问题,如果我预测类5为假阳性,我想额外惩罚模型,即y_true[5] == 0
但y_pred[5] == 1
我把损失定义为:
def loss(y_true, y_pred):
wt = 10 if (y_true[5]==0 and y_pred[5]==1) else 1
return wt * binary_crossentropy(y_true, y_pred)
我还试着检查K.gather(y_true, 5) == 0
,但似乎不行。你知道吗
我的批大小是>;1(256),我使用fit_generator
——如果这有什么区别的话。谢谢!你知道吗
Keras张量的索引工作与numpy数组的索引类似。唯一的区别是结果是Keras张量。因此,您应该随后使用Keras操作。你知道吗
损失函数的可能实现
例如,下面是如何实现损失函数:
注意:未测试。你知道吗
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