keras自定义false_positive_error损失函数

可以使用以下代码来定义 false_positive_error 损失函数：

import keras.backend as K

def false_positive_error(y_true, y_pred):
    fp = K.sum(K.cast(K.less(y_true, y_pred), 'float32'))
    tn = K.sum(K.cast(K.equal(y_true + y_pred, 0), 'float32'))
    return fp / (fp + tn + K.epsilon())

在模型编译时，将该函数作为损失函数传入即可：

model.compile(loss=false_positive_error, optimizer='adam')

相关问题

keras自定义false positive error损失函数

Keras自定义false positive error损失函数的代码如下：

import keras.backend as K

def false_positive_error(y_true, y_pred):
    fp = K.sum(K.cast(K.less(y_true, y_pred), 'float32'))
    tn = K.sum(K.cast(K.equal(y_true, 0), 'float32'))
    return fp / (fp + tn + K.epsilon())

这个损失函数可以用于解决二分类问题中的假阳性错误。

keras自定义false positive error代码

以下是一个使用 Keras 自定义 false positive error 的代码示例：

import keras.backend as K

def false_positive(y_true, y_pred):
    # 计算真实标签中为 0，但是预测标签中为 1 的数量
    fp = K.sum(K.cast(K.greater(y_true, y_pred), 'float'), axis=0)
    return fp

# 在模型编译时使用自定义误差函数
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=[false_positive])

这个代码定义了一个名为 `false_positive` 的函数，它计算了真实标签中为 0，但是预测标签中为 1 的数量。在模型编译时，我们可以将这个函数作为一个指标(metrics)传递给 Keras，这样训练过程中就会输出 false positive 的数量。