Как использовать log loss в качестве метрики в Keras?

Я использую Keras, и я хочу использовать logloss в качестве метрики для обучения. Как я могу передать это своей модели?

мой код выглядит следующим образом:

model = Sequential()
model.add(Dense(output_dim=1000, input_dim=390, init='uniform'))
model.add(Activation("relu"))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(output_dim=500, input_dim=1000, init="lecun_uniform"))
model.add(Activation("relu"))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(output_dim=10, input_dim=300, init="lecun_uniform"))
model.add(Activation("sigmoid"))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(output_dim=200, input_dim=10, init="lecun_uniform"))
model.add(Activation("relu"))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(output_dim=100, input_dim=200, init ="glorot_normal"))
model.add(Activation("relu"))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(output_dim=50, input_dim=100, init ="he_normal"))
model.add(Activation("sigmoid"))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(output_dim=2, input_dim=50, init = "normal"))
model.add(Activation("softmax"))
model.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer='rmsprop', metrics=['accuracy'])

model.fit(train.values, y1,  nb_epoch=10,
          batch_size=50000, verbose=2,validation_split=0.3, class_weight={1:0.96, 0:0.04})


proba = model.predict_proba(train.values)
log_loss(y, proba[:,1])

Как я могу передать log_loss вместо точности?

1 ответов


у вас уже есть: loss='binary_crossentropy' указывает, что ваша модель должна оптимизировать потерю журнала для двоичной классификации. metrics=['accuracy'] указывает, что точность должна быть распечатана, но потеря журнала также печатаются по умолчанию.