keras 自定义loss损失函数,sample在loss上的加权和metric详解
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2020-09-16
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keras 自定义自定义loss损失函数损失函数,sample在在loss上的加权和上的加权和metric
详解详解
主要介绍了keras 自定义loss损失函数,sample在loss上的加权和metric详解，具有很好的参考价值，希望对大家
有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
首先辨析一下概念：首先辨析一下概念：
1. loss是整体网络进行优化的目标， 是需要参与到优化运算，更新权值W的过程的
2. metric只是作为评价网络表现的一种“指标”， 比如accuracy，是为了直观地了解算法的效果，充当view的作用，并不参与到
优化过程
在keras中实现自定义loss， 可以有两种方式，一种自定义 loss function,
例如：
# 方式一
def vae_loss(x, x_decoded_mean):
xent_loss = objectives.binary_crossentropy(x, x_decoded_mean)
kl_loss = - 0.5 * K.mean(1 + z_log_sigma - K.square(z_mean) - K.exp(z_log_sigma), axis=-1)
return xent_loss + kl_loss
vae.compile(optimizer='rmsprop', loss=vae_loss)
或者通过自定义一个keras的层（layer）来达到目的， 作为model的最后一层，最后令model.compile中的loss=None：
# 方式二
# Custom loss layer
class CustomVariationalLayer(Layer):
def __init__(self, **kwargs):
self.is_placeholder = True
super(CustomVariationalLayer, self).__init__(**kwargs)
def vae_loss(self, x, x_decoded_mean_squash):
x = K.flatten(x)
x_decoded_mean_squash = K.flatten(x_decoded_mean_squash)
xent_loss = img_rows * img_cols * metrics.binary_crossentropy(x, x_decoded_mean_squash)
kl_loss = - 0.5 * K.mean(1 + z_log_var - K.square(z_mean) - K.exp(z_log_var), axis=-1)
return K.mean(xent_loss + kl_loss)
def call(self, inputs):
x = inputs[0]
x_decoded_mean_squash = inputs[1]
loss = self.vae_loss(x, x_decoded_mean_squash)
self.add_loss(loss, inputs=inputs)
# We don't use this output.
return x
y = CustomVariationalLayer()([x, x_decoded_mean_squash])
vae = Model(x, y)
vae.compile(optimizer='rmsprop', loss=None)
在keras中自定义metric非常简单，需要用y_pred和y_true作为自定义metric函数的输入参数 点击查看metric的设置
注意事项：注意事项：
1. keras中定义loss，返回的是batch_size长度的tensor， 而不是像tensorflow中那样是一个scalar
2. 为了能够将自定义的loss保存到model， 以及可以之后能够顺利load model， 需要把自定义的loss拷贝到keras.losses.py 源
代码文件下，否则运行时找不到相关信息，keras会报错
有时需要不同的sample的loss施加不同的权重，这时需要用到sample_weight，例如
# Class weights:
# To balance the difference in occurences of digit class labels.
# 50% of labels that the discriminator trains on are 'fake'.
# Weight = 1 / frequency
cw1 = {0: 1, 1: 1}
cw2 = {i: self.num_classes / half_batch for i in range(self.num_classes)}
cw2[self.num_classes] = 1 / half_batch
class_weights = [cw1, cw2] # 使得两种loss能够一样重要
discriminator.train_on_batch(imgs, [valid, labels], class_weight=class_weights)
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