python - U-Net（Keras）中的加权二元交叉熵

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我目前正在 U-Net ( https://lmb.informatik.uni-freiburg.de/people/ronneber/u-net/ ) 上研究修改版本，并尝试在 Keras 中实现加权二元交叉熵损失函数。

    def weighted_pixelwise_crossentropy(self, wmap):

        def loss(y_true, y_pred):

             return losses.binary_crossentropy(y_true, y_pred) * wmap

        return loss

虽然这个实现有效，但我没有看到对整体训练、验证和预测准确性有任何影响，因此我想知道这个实现是否正确。

有人可以告诉我上述加权损失函数是否正确实现，或者我是否犯了一些我迄今为止未能识别的错误？

标签： pythonkerasconv-neural-networklosscross-entropy

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