调用代价敏感损失函数代码示例

以下是使用Python编写的代价敏感损失函数的示例代码：

import tensorflow as tf

def cost_sensitive_loss(y_true, y_pred):
    # 定义代价矩阵
    cost_matrix = tf.constant([[0.0, 1.0], [5.0, 0.0]])
    
    # 计算代价敏感损失
    loss = tf.reduce_mean(tf.multiply(cost_matrix[:, 0], tf.multiply(1 - y_true, y_pred)) + 
                          tf.multiply(cost_matrix[:, 1], tf.multiply(y_true, 1 - y_pred)))
    
    return loss

在上面的代码中，我们首先定义了一个代价矩阵，其中第一行表示将正类预测为负类的代价，第二行表示将负类预测为正类的代价。然后，我们使用TensorFlow的reduce_mean函数计算了代价敏感损失。具体来说，我们分别计算了将正类预测为负类和将负类预测为正类的代价，然后将它们加起来并取平均值作为最终的损失。

请注意，此函数假定y_true和y_pred都是形状为(batch_size, num_classes)的张量，其中每一行表示一个样本的类别标签和预测结果。如果你的情况不同，你需要相应地修改函数的实现。