python - 促进冒险猜测的 Keras 损失函数
问题描述
我很难将我的 keras 模型拟合到复杂的时间序列上，因为它不断收敛于与数据平均值相对应的恒定输出（无论输入如何，都具有相同的预测）。
我认为摆脱这个问题的一种方法是使用损失函数，它会为非常好的猜测提供高额奖励，而对非常糟糕的猜测给予低惩罚。我希望一个好的预测和三个完全错误的预测比四个平均预测的累积损失更低。
您会为此建议哪种预先计算的 Keras 损失函数？
解决方案
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