如何在子嗣模型的keras中建立非线性损失函数
我试图在keras中建立一个简单的单输出回归模型，在这里我可以对我的预测值有一些信心。为此，我希望在两个输出上有一个自定义损耗函数，如下所示：
def custom_loss(y_true,y_pred,y_error):
return T.abs_(y_true-y_pred)*y_pred/y_error + T.exp(y_error)
然而，我只能有两个输入y_true和y_pred，那么有没有一种方法可以拥有这种形式的自定义损失函数？
或者，有没有更好的方法来估计我回归的信心？
共有1个答案
在keras中，您可以构造另一个Lambda层来计算误差，然后您可以将y_误差包含到y_pred中（如model.outputs=[last_layer.output，Lambda_layer.output]）。
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我想计算一个损失函数，它在不同的输入上使用网络的输出两次。例如，假设， 更新：谢谢你们的回复。我想在keras或张量流中重新实现这篇论文。正如其中所解释的，“批评家”网络在GAN中是鉴别器，它有两个输入，一个接一个地运行，并根据输出和计算梯度计算损失函数。主要问题是如何在张量流或Keras中实现？
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嗨，我一直试图使一个自定义损失函数在kerasdice_error_coefficient。它有它的实现在张量板和我尝试使用相同的函数在keras与张量流但它不断返回一个NoneType当我使用model.train_on_batch或model.fit在那里，因为它给适当的值时，使用在模型中的指标...能不能请人帮帮我我该怎么办？我尝试过跟随像Keras-FCN这样的库，在那里他使用了自定义损失
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本文向大家介绍线性回归的损失函数相关面试题，主要包含被问及线性回归的损失函数时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答：
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我试图通过R studio中的Keras张量流建立一个预测模型，但我得到一个错误，如下所示。请问有人有线索吗？这是我第一次使用Keras或deep learning和R。请帮助我，并提出修改建议。谢谢，伙计！ 图书馆（keras） train_data 卑鄙 build_model K 详细的回溯：文件"E：\Anaconda\envs\r-reticult\lib\site-包\tensorfl
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问题内容： 我找不到Keras如何定义“准确性”和“损失”。我知道我可以指定不同的指标（例如mse，交叉熵），但是keras会打印出标准的“准确性”。如何定义？同样对于损失：我知道我可以指定不同类型的正则化- 损失中的那些正则化吗？ 理想情况下，我想打印出用于定义它的公式；如果没有，我会在这里解决。 问题答案： 看一下，您可以在其中找到所有可用指标的定义，包括不同类型的准确性。除非在编译模型时将其
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问题内容： 在Keras中，如果您需要自定义损失以及其他参数，我们可以像https://datascience.stackexchange.com/questions/25029/custom- loss-function-with-additional-parameter-in- 凯拉斯 当我训练模型时，上述方法有效。但是，一旦训练了模型，我将很难加载模型。当我尝试在load_model中使用c