python - R Keras 中的自定义损失函数

Question

我想计算加权均方误差，其中权重是数据中的一个向量。我根据堆栈溢出提供的建议编写了自定义代码。

函数如下:

weighted_mse <- function(y_true, y_pred,weights){
  # convert tensors to R objects
  K        <- backend()
  y_true   <- K$eval(y_true)
  y_pred   <- K$eval(y_pred)
  weights  <- K$eval(weights)

  # calculate the metric
  loss <- sum(weights*((y_true - y_pred)^2)) 

  # convert to tensor
  return(K$constant(loss))
  }

但是，我不确定如何将自定义函数传递给编译器。如果有人可以帮助我，那就太好了。谢谢你。

model      <- model %>% compile(
                loss = 'mse', 
                optimizer = 'rmsprop',
                metrics = 'mse')

问候

Answer 1

您不能在损失函数中eval。这会破坏图形。

您应该只使用fit 方法的sample_weight 参数:https://keras.rstudio.com/reference/fit.html

##not sure if this is valid R, but 
##at some point you will call `fit` for training with `X_train` and `Y_train`, 
##so, just add the weights.
history <- model$fit(X_train, Y_train, ..., sample_weight = weights)

仅此而已(不要使用自定义损失)。

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仅供引用 - 将损失函数传递给compile

仅适用于采用 y_true 和 y_pred 的函数。 (如果您使用 sample_weights 则不需要)

model      <- model %>% compile(
            loss = weighted_mse, 
            optimizer = 'rmsprop',
            metrics = 'mse')

但这行不通，您需要类似于@spadarian 创建的包装器的东西。

另外，保持你的数据和权重之间的相关性会非常复杂，因为 Keras 会分批划分你的数据，也因为数据会被打乱。