Блог

Я пытаюсь реализовать взвешенную перекрестную энтропию из TF в Keras. Документация с сайта TF: https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/weighted_cross_entropy_with_logits

Это то, что я делаю :

 import tensorflow as tf
from keras import backend as K

# Create the custom loss function
def weighted_binary_crossentropy(weights):
    def w_binary_crossentropy(y_true, y_pred):
        return K.mean(tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits(
            y_true,
            y_pred,
            weights,
            name=None
        ), axis=-1)
    return w_binary_crossentropy

# Optimizers, Loss and Compile
adam = Adam(lr=0.0001)
weighted_loss = weighted_binary_crossentropy(weights=1)
model.compile(optimizer=adam, loss=weighted_loss, metrics=['accuracy'])
  

Транширование началось, но потеря не обновляется / зависает. Я ожидаю, что если я установлю вес равным 1, то результат будет таким же, как стандартная перекрестная потеря энтропии.
Я что-то пропустил?