keras实现balanced crossentropy

Keras中的balanced crossentropy可以通过使用类权重进行实现。具体方法如下：

1. 计算每个类的权重。可以使用以下公式：权重=总样本数/（类别数 * 每个类别的样本数）。

import numpy as np
from sklearn.utils import class_weight

# 计算每个类的权重
class_weights = class_weight.compute_class_weight('balanced', np.unique(y_train), y_train)

2. 使用计算出的类权重定义损失函数。

from keras.losses import categorical_crossentropy

# 定义balanced crossentropy损失函数
def balanced_crossentropy(y_true, y_pred):
    weights = K.variable(class_weights)
    return K.mean(weights * K.binary_crossentropy(y_true, y_pred), axis=-1)

3. 在模型编译时使用定义好的损失函数。

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

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Dense(32, activation='relu', input_dim=X_train.shape[1]))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型并使用balanced crossentropy损失函数
model.compile(optimizer='adam', loss=balanced_crossentropy, metrics=['accuracy'])

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

这样，就可以使用balanced crossentropy损失函数训练模型了。