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Python常见问题
我正在处理一个多类分类问题，使用Keras序列模型。在我的数据集中，输出类具有以下值之一：
(1, 2, 3, 4, 5)
是的，我已经尝试过对输出进行热编码，并使用categorical_crossentropy作为丢失函数，在输出层中使用softmax
然而，我认为softmax和分类交叉熵在我的案例中不是正确的选择。在我的数据集中，输出类具有某种“离散性”（或规模）。类1是“最差的”，类5是“最好的”
假设在一个特定的输入上，模型预测2，而真实的类是1，那么当模型预测类5，真实的类是1时，它是一个更好的预测
我希望损失函数将这些“小错误”考虑在内，而不是以相同的方式处理所有错误
总之，我想知道对于给定的问题，在损失函数和输出层激活方面，我的选择是什么。
Tags： 数据函数模型编码错误分类序列交叉
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根据您的要求，我强烈建议您创建损失函数。 通过这种方式，您可以按照您希望的方式处理结果。基本上，在创建损失函数时，您只需要y\u pred和y\u true，然后将其作为张量返回
还值得注意的是，在创建任何自定义损失时，优化器和层。只允许使用Tensor Flow后端操作，因为使用Numpy等库将导致编译错误
以下是在您的模型中进行自定义训练时使用Tensor Flow中的文档的link
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