keras自定义false positive error损失函数
时间: 2023-05-12 08:06:04 浏览: 49
Keras自定义false positive error损失函数的代码如下:
```python
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。
相关问题
keras自定义false negative error损失函数
Keras自定义false negative error损失函数可以使用以下代码实现:
```python
import keras.backend as K
def false_negative(y_true, y_pred):
# 计算真实标签中为正样本的数量
positives = K.sum(y_true)
# 计算预测标签中为正样本的数量
predicted_positives = K.sum(K.round(K.clip(y_pred, 0, 1)))
# 计算真实标签中为正样本但被错误预测为负样本的数量
false_negatives = positives - predicted_positives
# 返回false negative error损失函数
return false_negatives / (positives + K.epsilon())
```
这个损失函数可以用于解决二分类问题中的假阴性问题,即将正样本错误地预测为负样本的情况。
keras自定义mean false error损失函数
Keras自定义mean false error损失函数的代码如下:
```python
import keras.backend as K
def mean_false_error(y_true, y_pred):
return K.mean(K.cast(K.not_equal(y_true, K.round(y_pred)), dtype='float32'))
```
这个损失函数的作用是计算预测值与真实值不相等的样本所占比例的平均值。