Tensorflow Keras自定义度量

我如何创建一个自定义指标，不仅当预测类别和真实类别相同时，而且当预测类别是真实类别的相邻类别时，在分类问题上接受正确的预测？

如果您认为“只有一个类别”应该被输出，那么这个答案是有效的

def neighbourMetric(yTrue,yPred):

    #these make this function not differntiable, but since you asked for "metric" it's ok
    trueIndices = K.argmax(yTrue)
    predIndices = K.argmax(yPred)

    minAccepted = trueIndices - 1
    maxAccepted = trueIndices + 1


    satisfiesMin = K.cast(K.greater_equal(predIndices,minAccepted),K.floatx())
    satisfiesMax = K.cast(K.less_equal(predIndices,maxAccepted),K.floatx())

    satisfiesBoth = satisfiesMin * satisfiesMax

    return K.mean(satisfiesBoth)

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我是这样解决的：

def one_off(y_true, y_pred):
    return K.cast(K.abs(K.argmax(y_true, axis=-1) -  K.argmax(y_pred, axis=-1)) < 2, K.floatx())

def one_off（y_true，y_pred）：
返回K.cast（K.abs（K.argmax（y_-true，axis=-1）-K.argmax（y_-pred，axis=-1））<2，K.floatx（）