创建一个损失函数，以不同方式对待正面和负面的预测

Question

我正在使用Keras训练神经网络。我正在尝试预测正负的值。我想创建一个损失函数，以不同方式对待正面和负面的预测。

预期损失：

对实际情况的过度预测：几乎没有损失

对实际情况的低估：更高的损失

对负面现实的低估：几乎没有损失

对负实际值的过度预测：更高的损失

我从哪里开始？我知道我不能将y_pred和y_actuals视为数组。

编辑：现在，这是我得到的最接近的（我认为）。我已经使用了此答案中的代码（https://stackoverflow.com/a/50878167/4808519）

let size = 8;
let fill = '#' 
let startWithSpace = true;
let addSpace  =  true ;
let board = '' ;
for(let i = 1; i <= size ; i++) 
  {


    let row = '' ;
    for(let column = 1; column <= size ; column++) 
      {

    if(addSpace) 
          {
            row += ' ' ;
            addSpace = false ;
           } 
        else
          {
            row += fill;
            addSpace = true;
           } 

       } 

    if(startWithSpace == true )
        {
          addSpace = false;
          startWithSpace = false;
        } 
    else
      {
        addSpace = true;
          startWithSpace = true;
       } 

    board+=row + "\n" ;
} 
console.log(board)