如何在Keras中实现此指标？我下面的代码给出了错误的结果!请注意，我正在通过exp(x)-1撤消之前的log(x+1)转换，负预测也被裁剪为0:defrmsle_cust(y_true,y_pred):first_log=K.clip(K.exp(y_pred)-1.0,0,None)second_log=K.clip(K.exp(y_true)-1.0,0,None)returnK.sqrt(K.mean(K.square(K.log(first_log+1.)-K.log(second_log+1.)),axis=-1)为了比较，这里是标准的numpy实现:defrmsle_cu

论文:论文地址代码:代码地址作者在这篇文章中直接用GNN对目标的轨迹时空特征进行建模,并用时序CNN进行预测,代替了训练难度较大和速度较慢的RNN类方法.0.Abstract行人轨迹预测是一个比较有挑战性的任务,有着许多的应用.一个行人的轨迹不仅是由自己决定的,而且受其周围目标的影响.过去的方法都是学习每个行人自己的运动状态,然而本文的方法是用一个GNN对整个场景的行人之间的interaction进行建模.本文提出的方法叫Social-STGCNN,是在STGCNN(一个基于骨架的actionrecognization的方法)的基础上拓展到轨迹预测任务中的.1.Introduction过去的一

我正在研究多标签分类器。我有很多输出标签[1,0,0,1...]，其中1表示输入属于该标签，0表示其他。在我的例子中，我使用的损失函数是基于MSE的。我想以一种方式更改损失函数，即当输出标签为-1时，它将更改为该标签的预测概率。查看所附图片以最好地理解我的意思:场景是-当输出标签为-1时，我希望MSE等于零:这是场景:在这种情况下，我希望它更改为:在这种情况下，第二个标签(中间输出)的MSE将为零(这是一种特殊情况，我不希望分类器了解此标签)。感觉这是一种需要的方法，我真的不相信我是第一个想到它的人所以首先我想知道是否有这种训练神经网络的方法的名称其次我想知道我该怎么做。我知道我需要更