tensorflow中定义的损失函数？

在我的项目中，消极的例子远远多于积极的例子，所以我想给积极的例子一个更大的权重。 我的目标是：

loss = 0.0
if y_label==1:loss += 100 * cross_entropy
else:loss += cross_entropy

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如何在tensorflow[？]中实现这一点

让

损失

成为批次示例损失值的向量（秩-1张量）。让

y

作为相应标签的向量。然后，您可以通过以下方式实现您想要的结果：

weights = w_pos*y + w_neg*(1.0-y)
loss = tf.reduce_mean(weights*losses)

这里，

w_pos

和

w_neg

是常量标量值（

w_pos=100.0

和

w_neg=1.0

）。然后，向量

权重

的值为

w_pos

，例如，标签等于1，而

w_neg

等于0。然后将

权重

元素与

损失

相乘，根据相应标签对

损失

中的值进行加权，然后取平均值