张量流中定义的损失函数？

Question

在我的项目中，负面实例远远超过正面实例，因此我想给出具有更大权重的正面实例。 我的目标是：

loss = 0.0
if y_label==1:loss += 100 * cross_entropy
else:loss += cross_entropy

如何在张量流[？]

中实现这一点

Answer 1

让losses成为批次中示例的损失值的向量（等级-1张量）。让y成为相应标签的向量。然后，您可以通过

获得所需的结果

weights = w_pos*y + w_neg*(1.0-y)
loss = tf.reduce_mean(weights*losses)

此处，w_pos和w_neg是常量标量值（示例中为w_pos=100.0和w_neg=1.0）。然后，向量weights的值为w_pos，其中标签等于1，w_neg为等于0.然后将weights元素与{{1}相乘根据相应的标签权衡losses中的值，然后取均值。