R中Keras的自定义度量

我想创建一个定制的度量，以便在R中训练一个完全连接的神经网络。问题是我不知道如何将语法传递给R tensorflow。 所需的功能如下所示：

fganancia   <- function(probs, data)
{
tbl <- as.data.table( list( "prob"=probs, "gan"= ifelse( data==1, 29250, -750 ) ) )
setorder( tbl, -prob )
tbl[ , gan_acum :=  cumsum( gan ) ]
gan <- max( tbl$gan_acum )
return(  gan  )
}

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fganacia通过一天的研究解决了这个问题。这将是keras tensorflow的等效代码：

Ganancia<- custom_metric("Ganancia",function(y_true, y_pred) {

  
  weights = k_ones_like(y_true)
  loss = k_switch(k_equal(y_true,1), weights*29250, weights*(-750))
  values = tf$argsort(y_pred,axis = 0, direction='DESCENDING')
  ganancia = tf$gather(loss, values)
  ganancia=k_cumsum(ganancia, axis = 1)
  max=k_max(ganancia)
  

  
  return(max)
})

加南西亚