倾斜损失

Question

我试图计算倾斜损失，这将用于Keras。但是，我一定是做错了什么，因为我得到了负损失值（这应该是不可能的）。我可以指出谁做错了什么。我想我弄错的是theano语法。在

损失在数学上定义为： 其中$xiii= yyi-ffi$$，其中$yii $是观察值，$fii-$是预测。此外，我在平均损失之后，因此我将损失函数定义为：

$$
\mathcal{L} = \frac{\alpha\sum \xi_i-\sum I(\xi_i<0)\xi_i}{N}
$$

其中，$I（）$是指示符函数，如果为真，则采用值1。在

因此，我的损失函数定义如下：

^{pr2}$

然而，当我运行我的网络时，我得到了负值。这里的theano语法有什么问题吗？我最大的怀疑是：tt.sum(e[e<0]))。你能把它切成这样吗？在

任何想法都将不胜感激。在

Answer 1

你不能这样切。see this answer

您需要更改损失函数，如下所示：

def tilted_loss2(y,f):
    q = 0.05
    e = (y-f)
    return (q*tt.sum(e)-tt.sum(e[(e<0).nonzero()]))/e.shape[0]

您也可以尝试使用abs函数来代替可能不起作用的复杂切片语法：

^{pr2}$