权衡 Keras 的训练数据答案

【问题标题】：Weighing Training Data for Keras权衡 Keras 的训练数据
【发布时间】：2018-02-17 18:27:46
【问题描述】：

问题

我想用可变相关性的数据训练一个 keras2 神经网络（theano 后端）。这意味着一些样本不如其他样本重要。他们应该比其他人对培训的影响更小。但是我不能简单地完全忽略它们（我有一个时间序列进入Conv1D 层）。

问题

如何告诉 keras 在训练期间对某些训练数据样本的权重小于其他样本？

想法

我正在考虑定义一个自己的loss function，它将y_true、y_pred 和y_weight 作为第三个参数。比如：

def mean_squared_error_weighted(y_true, y_pred, y_weight):
    return y_weight * K.mean(K.square(y_pred - y_true), axis=-1)

但是我如何让 keras 知道第三个参数呢？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

keras 模型的fit 函数接受一个可选参数sample_weight，它完全符合您的要求。更具体地说，来自 keras 文档：

sample_weight：用于训练样本的可选 Numpy 权重数组，用于加权损失函数（仅在训练期间）。

【讨论】：