focal mse loss的keras代码

下面是使用Keras实现Focal MSE Loss的代码：

import tensorflow as tf
from keras import backend as K

def focal_mse_loss(gamma=2.0, alpha=0.25):
    def loss(y_true, y_pred):
        mse = tf.reduce_mean(tf.square(y_true - y_pred), axis=-1)
        pt = tf.exp(-mse)
        focal_loss = alpha * tf.pow(1-pt, gamma) * mse
        return focal_loss
    return loss

在这个代码中，我们定义了一个带有两个参数（gamma和alpha）的函数focal_mse_loss。函数返回的是一个自定义的损失函数，它使用了平均平方误差（MSE）和Focal Loss的组合。Focal Loss的公式为：

$$FL(p_t)=-\alpha(1-p_t)^\gamma\log(p_t)$$

其中，$p_t$是预测的概率，$\alpha$是平衡因子，$\gamma$是调节因子。在这个实现中，我们将MSE作为代替$p_t$的值，然后将Focal Loss与MSE相乘，得到最终的损失函数。

在训练模型时，可以将这个损失函数传递给model.compile()函数的loss参数，例如：

model.compile(optimizer='adam', loss=focal_mse_loss())