加权交叉熵keras

对于加权交叉熵（weighted cross-entropy），在Keras中可以使用`tf.keras.losses.BinaryCrossentropy`或`tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy`作为损失函数，并通过`sample_weight`参数来传递样本权重。

下面是一个使用加权交叉熵的示例：

import tensorflow as tf

# 定义样本权重
sample_weights = [0.2, 0.8, 0.5, 1.0]

# 创建模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# 编译模型，使用加权交叉熵作为损失函数
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(),
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, sample_weight=sample_weights, epochs=10, batch_size=32)

在上面的示例中，`sample_weights`是一个与训练样本数量相同的列表，用于指定每个样本的权重。在`model.fit()`中，通过`sample_weight`参数将样本权重传递给模型进行训练。