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())))

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。