python - 访问自定义损失函数中的特定元素？

为分类问题定义自定义损失函数时，是否可以访问y_true和y_pred的特定元素？

用例：多标签分类问题，如果我预测5类为假阳性，我想额外惩罚模型，即y_true[5] == 0但y_pred[5] == 1

我将损失定义为：

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)

我还尝试检查K.gather(y_true, 5) == 0，但似乎没有。

我的批处理大小> 1（256），并且我正在使用fit_generator-如果有任何区别。谢谢！

最佳答案

有没有办法访问y_true和y_pred的特定元素？


Keras张量的索引与numpy数组的索引相似。唯一的区别是结果是Keras张量。因此，您应该随后使用Keras操作。



损失函数的可能实现

例如，以下是损失函数的实现方式：

def loss(y_true, y_pred):
    a = K.equal(y_true[:, 5], 0)
    b = K.greater(y_pred[:, 5], 0.5)
    condition = K.cast(a, 'float') * K.cast(b, 'float')
    wt = 10 * condition + (1 - condition)
    return K.mean(wt[:, None] * K.binary_crossentropy(y_true, y_pred), axis=-1)

注意：未经测试。

关于python - 访问自定义损失函数中的特定元素？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/57229998/