Keras中weighted_metric支持sample_weight的实现原理咨询

首先要明确：Keras 没有能力智能识别自定义指标的计算逻辑、自动把样本权重插入到合适的计算环节。你理解的「自动支持样本加权」和文档实际描述的能力有偏差。

先解释文档里说的「自动支持样本加权」到底是什么 #

Keras 提到的自动支持，是指两个层面的能力：

• 所有内置指标已经提前写好了加权计算的逻辑，你在训练/评估时只要传入sample_weight参数，框架会自动把权重传递给内置指标的计算逻辑，不需要你额外修改指标的调用方式
• 如果你是继承tf.keras.metrics.Metric基类编写自定义指标类，只要你在update_state方法中声明接收sample_weight参数，并且自己在状态更新的计算逻辑里正确处理了这个权重，Keras 会自动把全局传入的样本权重喂到这个参数里，不需要你额外写参数传递的胶水代码。

回到你给出的相关系数例子 #

你现在写的是函数式的自定义指标：

1. 如果你保留代码里的sample_weights参数、以及所有乘权重的计算逻辑，那么训练时传入的样本权重会自动被Keras传递到这个参数里，确实能直接拿到权重完成加权计算
2. 如果你直接删掉sample_weights参数、也删掉计算过程中所有乘权重的代码，这个函数就只会计算无加权的相关系数，Keras 完全没有能力识别你这是在算相关系数、自动把权重插到分子分母的求和步骤里，它没有智能推导计算逻辑的能力。

简单说：Keras的自动加权只负责「权重传递」，不负责「自动修改你的自定义计算逻辑适配加权」。加权逻辑需要你自己在写指标的时候提前实现好，框架只是帮你省了传参的步骤而已。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者qieshuiguo