python损失函数实现_在Keras中实现自定义损失函数

我是Keras，神经网络和Python的新手，但我非常渴望学习。。。我想使用我自己的自定义损失函数，但我有麻烦，因为有上述障碍：)

这就是我要做的：是一个浮点数，可以是负数也可以是正

这个模型将预测一个浮动，这个浮动也可以是负数，也可以是正

我想看看这个预测能和Y峎真值的符号(+/-)匹配多少倍

为此，我将Y yu pred和Y_true相乘(因此，如果Y_pred和Y_true符号相同，则结果为正，如果它们不同，则为负)

然后我计算这个乘法结果中正负值的个数，这样我就可以知道这个预测有多少次是相同的符号，多少次是相反的

最后我会返回比率

首先，我的问题是：这有意义吗？我说的对吗？你说的对，你真的会有批量大小的形状？因此，对于批次号为100的ex.来说，如果100个预测中有60个与yu真符号相符，那么损失将为0.60？在

第二，实际上我还没有代码：)这是伪代码：def prediction_sign_accuracy(y_true, y_pred):

y_sign_difference = y_pred * y_true

pos_count = count number of positive values in y_sign_difference

neg_count = count number of negative values in y_sign_difference

if neg_count == 0:

return a constant zero result

else:

return pos_count/neg_count

你能帮我写这10行代码吗？：)这对其他人来说可能是显而易见的，但对我来说却是一个巨大的障碍。在

非常感谢，祝你今天愉快

塔玛斯