如何在keras中将spearman等级相关指定为损失函数？答案

【问题标题】：How to specify spearman rank correlation as a loss function in keras?如何在keras中将spearman等级相关指定为损失函数？
【发布时间】：2021-05-09 07:39:28
【问题描述】：

我想写一个损失函数来最大化 keras 中两个向量之间的 spearman 等级相关性。不幸的是我找不到现有的实现，也找不到计算keras中向量等级的好方法，因此我可以使用公式自己实现它

def rank_correlation(y_true, y_pred):
    pass

model = tensorflow.keras.Sequential()
#### More model code
model.compile(loss=rank_correlation)

谁能帮我实现rank_correlation？

【问题讨论】：

标签： tensorflow keras tensorflow2.0 tf.keras

【解决方案1】：

您可以尝试如下方式，referenced。

from scipy.stats import spearmanr
def compute_spearmanr(y, y_pred):
    spearsum = 0
    cnt = 0 
    for col in range(y_pred.shape[1]):
        v = spearmanr(y_pred[:,col], y[:,col]).correlation
        if np.isnan(v):
            continue
        spearsum += v
        cnt += 1
    res = spearsum / cnt
    return res

a = np.array([[2., 1., 2., 3.],[3., 3., 4., 5.]] )
b = np.array([[1., 0., 0., 3.], [1., 0., 3., 3.]])
compute_spearmanr(a, b) 
0.9999999999999999

【讨论】：