添加自定义均方根误差 Keras答案

【问题标题】：Adding Custom Root Mean Square Error Keras添加自定义均方根误差 Keras
【发布时间】：2019-04-15 16:39:19
【问题描述】：

我在 Keras 中有以下代码：

def root_mean_squared_error(y_true, y_pred):
     return K.sqrt(K.mean(K.square(y_pred - y_true)))

但是，我不想取平均值，而是求和，然后除以一个与总项数不同的数字（与平均值略有不同）。换句话说，是这样的：

def root_mean_squared_error(y_true, y_pred):
     return K.sqrt(K.divide(K.sum(K.square(y_pred - y_true)), divideByValue))

但是，似乎没有 Keras.backend 划分功能。我怎样才能做到这一点？ y_true & y_pred 也是 numpy 数组，还是它们是不同类型的数组？

【问题讨论】：

只需像这样使用普通的/ 运算符：return K.sqrt((K.sum(K.square(y_pred - y_true))/ divideByValue))
哦，我。谢谢。另外，y_pred 和 y_true 是 numpy 数组吗？我需要找到每个数组中零的数量
您不能将它们视为 numpy 数组，不。但是，如果您使用 tf.keras 而不是 keras 在损失等方面使用 tf 张量，您可能会有更好的运气。您是否尝试仅使用 tf 操作？我真的不知道这是否可行。
如果可以，那么你可以num_zeros=tf.reduce_sum(tf.where(tf.not_equal(y_pred,0),tf.ones_like(y_pred),tf.zeros_like(y_pred)))

【解决方案1】：

有很多方法可以做到这一点。其中最简单的可能就是使用/ 运算符：

K.sqrt((K.sum(K.square(y_pred - y_true))/ divideByValue))

【讨论】：