Я пытаюсь участвовать в своем первом соревновании в Каггле, где RMSLE
задается как функция потерь. Я ничего не нашел, как реализовать этот loss function
Я попытался установить RMSE
. Я знаю, что это было частью Keras
в прошлом, есть ли способ использовать его в последней версии, возможно, с помощью настраиваемой функции через backend
?
Это разработанный мной NN:
from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense , Dropout
from keras import regularizers
model = Sequential()
model.add(Dense(units = 128, kernel_initializer = "uniform", activation = "relu", input_dim = 28,activity_regularizer = regularizers.l2(0.01)))
model.add(Dropout(rate = 0.2))
model.add(Dense(units = 128, kernel_initializer = "uniform", activation = "relu"))
model.add(Dropout(rate = 0.2))
model.add(Dense(units = 1, kernel_initializer = "uniform", activation = "relu"))
model.compile(optimizer = "rmsprop", loss = "root_mean_squared_error")#, metrics =["accuracy"])
model.fit(train_set, label_log, batch_size = 32, epochs = 50, validation_split = 0.15)
Я попробовал настроенную функцию root_mean_squared_error
, которую я нашел в GitHub, но для всех, кого я знаю, синтаксис не является тем, что требуется. Я думаю, что y_true
и y_pred
должны быть определены перед передачей на возврат, но я понятия не имею, как именно, я только начал с программирования в python, и я действительно не так хорош в математике...
from keras import backend as K
def root_mean_squared_error(y_true, y_pred):
return K.sqrt(K.mean(K.square(y_pred - y_true), axis=-1))
Я получаю следующую ошибку с этой функцией:
ValueError: ('Unknown loss function', ':root_mean_squared_error')
Спасибо за ваши идеи, я ценю каждую помощь!