没有内置函数的 TensorFlow 中的平均绝对误差

Question

我必须在不调用内置函数的情况下使用平均绝对误差来实现损失函数。下面的代码是否正确？因为我的损失值很快从 28.xx 变成了 0.00028。

同时，RMSE等其他损失函数具有更标准的损失曲线

loss = tf.reduce_sum(tf.abs(y_pred - Y) / nFeatures)

Answer 1

您可以根据 MA​​E 公式实现自己的丢失函数：

import tensorflow as tf
MAE = tf.reduce_mean(tf.abs(y_true - y_pred))

您也可以在answer 中查看自定义损失函数

或

import numpy as np
MAE = np.average(np.abs(y_true - y_pred), weights=sample_weight, axis=0)

或

from tensorflow.python.ops import math_ops
MAE = math_ops.abs(y_true - y_pred)