keras自定义false negative error损失函数

可以使用以下代码实现：

import keras.backend as K

def false_negative(y_true, y_pred):
    # 计算真实标签中为正类的数量
    positives = K.sum(y_true)
    # 计算预测标签中为正类的数量
    predicted_positives = K.sum(K.round(K.clip(y_pred, 0, 1)))
    # 计算误分类的负类数量
    false_negatives = positives - predicted_positives
    # 返回误分类的负类数量作为损失函数
    return false_negatives

这个损失函数的作用是惩罚模型将正类错误地预测为负类的情况。

相关问题

keras自定义false_negative_error损失函数

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

import keras.backend as K

def false_negative_error(y_true, y_pred):
    # 计算真实标签中为正类的数量
    num_positives = K.sum(y_true)
    # 计算预测标签中为正类的数量
    num_predicted_positives = K.sum(K.round(K.clip(y_pred, 0, 1)))
    # 计算真实标签中为正类但被错误预测为负类的数量
    false_negatives = num_positives - num_predicted_positives
    # 计算 false negative error
    return false_negatives / (num_positives + K.epsilon())

这个函数将真实标签和预测标签作为输入，并计算 false negative error。其中，K.epsilon() 是一个很小的数，用于避免除以零的情况。

def msfe(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')) fpe=fp / (fp + tn + K.epsilon()) # 计算真实标签中为正类的样本数 num_positives = K.sum(y_true) # 计算预测标签中为正类的样本数 num_predicted_positives = K.sum(K.round(K.clip(y_pred, 0, 1))) # 计算真实标签中为正类但被错误预测为负类的样本数 false_negatives = K.sum(K.round(K.clip(y_true * (1 - y_pred), 0, 1))) # 计算 false negative error fne=false_negatives / (num_positives + K.epsilon()) return K.sum(K.square(fp / (fp + tn + K.epsilon()))+K.square(false_negatives / (num_positives + K.epsilon())))

这是一个用于计算均方误差的函数，其中y_true和y_pred分别表示真实值和预测值。函数中的K是Keras库中的一个模块，用于进行张量运算。具体来说，函数中的代码计算了预测值小于真实值的数量（fp）和真实值等于预测值为0的数量（tn），然后将fp除以fp、tn和一个极小值epsilon的和，得到了均方误差。