model.compile(loss=[lambda ytrue, ypred: tilted_loss(ytrue, ypred, qts)], optimizer=opt)是什么意思

这段代码是在使用Keras或TensorFlow构建神经网络模型时使用的。其中，model.compile()函数用于配置模型的训练过程。

在这段代码中，loss参数被设置为一个函数列表。这里使用了一个lambda函数，它接受两个参数ytrue和ypred，分别表示真实的目标值和模型预测的值。lambda函数内部调用了一个自定义的损失函数tilted_loss()，并将ytrue、ypred以及qts作为参数传递给该函数。qts是一个表示分位数的值，用于计算倾斜损失。

optimizer参数指定了模型的优化算法，opt是一个优化器对象。

综合起来，这段代码的作用是将自定义的倾斜损失函数应用于模型的训练过程中，并使用指定的优化算法进行参数更新。

相关问题

qts = np.asarray([0.9, 0.1]) # 80%置信区间 qts_num = len(qts) print('qts--', qts, '\n', 'qts_num--', qts_num) inputdata = Input(shape=(time_step, fea)) output = LSTM(64, return_sequences=False)(inputdata) output = Dense(qts_num, activation='linear')(output) model = Model(inputs=inputdata, outputs=output, name='LSTM-QR') opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) model.compile(loss=[lambda ytrue, ypred: tilted_loss(ytrue, ypred, qts)], optimizer=opt) model.summary() lr_reducer = ReduceLROnPlateau(factor=0.5, patience=5) callbacks = [lr_reducer]

这段代码是一个使用分位数损失函数训练 LSTM 模型的示例。

首先，`qts` 是一个包含要计算的分位数的列表。在这个例子中，设置为 `[0.9, 0.1]`，表示要计算的两个分位数是 0.9 和 0.1。`qts_num` 是分位数的数量，这里是 2。

接下来，定义了输入层 `inputdata`，其形状为 `(time_step, fea)`，其中 `time_step` 是时间步长，`fea` 是特征的数量。然后使用一个 LSTM 层进行序列建模，输出维度为 64。

在输出层，使用一个具有 `qts_num` 个单元和线性激活函数的全连接层。这样输出层的输出就是预测的分位数。

然后，创建了一个名为 `LSTM-QR` 的模型，将输入层和输出层连接起来。

接下来，使用 Adam 优化器和自定义的损失函数进行模型的编译。损失函数使用了之前定义的 `tilted_loss` 函数，并传入了 `qts` 列表作为 `quantiles` 参数。

然后，打印模型的摘要信息。

最后，定义了一个学习率衰减的回调函数 `lr_reducer`，以及一个回调函数列表 `callbacks`，用于在训练过程中动态调整学习率。

这段代码展示了如何使用分位数损失函数训练一个 LSTM 模型，并使用 Adam 优化器和学习率衰减进行模型的训练。

model = Sequential() model.add(LSTM(10, activation = "tanh",input_shape=(window_size, 1))) model.add(Dense(1)) model.add(tfp.layers.DistributionLambda( lambda t: tfd.Normal(loc=t[...,0], scale=0.01*tf.math.softplus(t[...,1])), name='normal_dist')) # note this negloglik = lambda y, p_y: -p_y.log_prob(y) # note this opt = keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) model.compile(loss=negloglik, optimizer= opt) #model.compile(loss="mse", optimizer= opt)中，改为model.add(Dense(2))，测试集中的MAPE上升，怎么办

当您将 `model.add(Dense(1))` 更改为 `model.add(Dense(2))` 后，您的模型将输出两个值，一个是均值，另一个是标准差。这表明您希望使用正态分布来拟合您的目标。但您需要相应地更改损失函数，使其适用于正态分布。可以使用负对数似然作为损失函数，然后使用 `tfd.Normal.log_prob(y)` 来计算概率密度。

以下是更改后的代码示例：

model = Sequential()
model.add(LSTM(10, activation="tanh", input_shape=(window_size, 1)))
model.add(Dense(2))
model.add(tfp.layers.DistributionLambda(
    lambda t: tfd.Normal(loc=t[...,0], scale=0.01*tf.math.softplus(t[...,1])),
    name='normal_dist'))
    
def negloglik(y, p_y):
    return -tf.reduce_mean(p_y.log_prob(y))

opt = keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)
model.compile(loss=negloglik, optimizer=opt)

请注意，您还需要相应地调整您的训练代码，以便在训练期间使用 `tfd.Normal(loc=p_y[:,0], scale=tf.math.softplus(p_y[:,1]))` 来计算预测值的概率密度。