loss 加权_keras 自定义loss损失函数,sample在loss上的加权和metric详解

好的，您的问题是如何在Keras中定义自定义损失函数并实现样本加权以及使用metrics进行模型评估的详细说明。

首先，我们来介绍一下在Keras中定义自定义损失函数的方法。Keras自带了一些常见的损失函数，例如均方误差（MSE）、交叉熵（cross-entropy）等，但是在实际应用中，我们可能需要根据具体的问题来定义自己的损失函数。

在Keras中，我们可以通过编写一个Python函数来定义自定义损失函数，函数的输入应该是（y_true, y_pred），分别表示真实标签和模型输出的预测值，函数的输出应该是一个标量（即损失值）。例如，下面是一个计算均方误差的自定义损失函数：

import tensorflow as tf
from keras import backend as K

def custom_mse(y_true, y_pred):
    return K.mean(K.square(y_true - y_pred))

接下来，如果您希望对样本进行加权，可以在定义损失函数时使用Keras的API来实现。具体来说，您可以在损失函数中使用Keras的乘法运算符`K.dot`来将每个样本的权重乘以对应的损失值，然后再将这些值相加。例如，下面是一个计算加权均方误差的自定义损失函数，其中`sample_weight`是一个与`y_true`形状相同的张量，用于指定每个样本的权重：

def weighted_mse(y_true, y_pred):
    # sample_weight shape is (batch_size,)
    sample_weight = tf.constant([1, 2, 3], dtype=tf.float32)
    return K.mean(K.square(y_true - y_pred) * sample_weight)

最后，如果您希望使用metrics来评估模型的性能，可以在Keras的`compile`函数中指定一个或多个metrics。Keras提供了许多常见的metrics，例如准确率（accuracy）、平均绝对误差（MAE）等。如果您定义了自己的metrics，可以使用Keras的`Metric`类来实现。例如，下面是一个计算绝对误差百分比的自定义metrics：

from keras.metrics import Metric

class PercentageError(Metric):
    def __init__(self, name='percentage_error', **kwargs):
        super(PercentageError, self).__init__(name=name, **kwargs)
        self.total_error = self.add_weight(name='total_error', initializer='zeros')
        self.total_count = self.add_weight(name='total_count', initializer='zeros')
    
    def update_state(self, y_true, y_pred, sample_weight=None):
        abs_error = K.abs(y_true - y_pred)
        percentage_error = abs_error / K.clip(K.abs(y_true), K.epsilon(), None)
        if sample_weight is not None:
            percentage_error *= sample_weight
        self.total_error.assign_add(K.sum(percentage_error))
        self.total_count.assign_add(K.sum(K.ones_like(y_true)))
    
    def result(self):
        return self.total_error / self.total_count

在`update_state`方法中，我们首先计算每个样本的绝对误差百分比，然后将这些误差乘以对应的样本权重（如果有的话），并将其累加到`total_error`变量中。同时，我们还将样本数累加到`total_count`变量中。最后，我们在`result`方法中计算总的绝对误差百分比，即将累计的误差除以样本数。

在使用自定义metrics时，我们可以将其传递给`compile`函数的`metrics`参数。例如，下面是一个使用自定义损失函数和metrics的Keras模型定义：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_shape=(3,), activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='linear'))

model.compile(loss=weighted_mse, optimizer='adam', metrics=[PercentageError()])

在这个例子中，我们使用了上面定义的加权均方误差损失函数，并使用了上面定义的绝对误差百分比metrics。