def msfe(y_true, y_pred): fp = K.sum(K.cast(K.less(y_true, y_pred), 'float32')) tn = K.sum(K.cast(K.equal(y_true + y_pred, 0), 'float32')) fpe=fp / (fp + tn + K.epsilon()) # 计算真实标签中为正类的样本数 num_positives = K.sum(y_true) # 计算预测标签中为正类的样本数 num_predicted_positives = K.sum(K.round(K.clip(y_pred, 0, 1))) # 计算真实标签中为正类但被错误预测为负类的样本数 false_negatives = K.sum(K.round(K.clip(y_true * (1 - y_pred), 0, 1))) # 计算 false negative error fne=false_negatives / (num_positives + K.epsilon()) return K.sum(K.square(fp / (fp + tn + K.epsilon()))+K.square(false_negatives / (num_positives + K.epsilon())))
时间: 2023-05-12 09:04:18 浏览: 83
这是一个用于计算均方误差的函数,其中y_true和y_pred分别表示真实值和预测值。函数中的K是Keras库中的一个模块,用于进行张量运算。具体来说,函数中的代码计算了预测值小于真实值的数量(fp)和真实值等于预测值为0的数量(tn),然后将fp除以fp、tn和一个极小值epsilon的和,得到了均方误差。
相关问题
keras自定义mean squared false error (MSFE) 损失函数
可以使用以下代码来自定义mean squared false error (MSFE)损失函数:
```python
import keras.backend as K
def msfe(y_true, y_pred):
return K.mean(K.square(y_pred - y_true) * K.cast(K.less(y_pred, y_true), dtype='float32'), axis=-1)
```
在这个函数中,我们使用Keras的backend模块来定义MSFE损失函数。该函数计算预测值和真实值之间的平方误差,但只有当预测值小于真实值时才会计算误差。这是因为在某些情况下,我们更关心预测值低于真实值的情况,而不是高于真实值的情况。
使用这个自定义的损失函数,你可以在Keras模型中使用它,就像使用任何其他损失函数一样:
```python
model.compile(optimizer='adam', loss=msfe)
```
希望这个回答能够帮助你!
keras自定义MSFE损失函数
Keras自定义MSFE损失函数可以通过以下代码实现:
```python
import tensorflow as tf
from keras import backend as K
def msfe(y_true, y_pred):
return K.mean(K.square((y_true - y_pred) / (y_true + 1)), axis=-1)
```
其中,y_true是真实值,y_pred是预测值。MSFE损失函数是一种针对回归问题的损失函数,它可以有效地处理数据中存在的异常值,提高模型的鲁棒性。
注意:以上代码仅供参考,具体实现方式可能因不同的问题而有所不同。
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