¿Cómo implementar Weighted Binary CrossEntropy en theano?

¿Cómo implementar Weighted Binary CrossEntropy en theano?

Mi red neuronal convolucional solo predice 0 ~~ 1 (sigmoide).

Quiero penalizar mis predicciones de esta manera:

Básicamente, quiero penalizar MÁS cuando el modelo predice 0 pero la verdad era 1.

Pregunta: ¿Cómo puedo crear esto?Entropía cruzada binaria ponderada Funcionan usando theano y lasaña?

Intenté esto a continuación

prediction = lasagne.layers.get_output(model)


import theano.tensor as T
def weighted_crossentropy(predictions, targets):

    # Copy the tensor
    tgt = targets.copy("tgt")

    # Make it a vector
    # tgt = tgt.flatten()
    # tgt = tgt.reshape(3000)
    # tgt = tgt.dimshuffle(1,0)

    newshape = (T.shape(tgt)[0])
    tgt = T.reshape(tgt, newshape)

   #Process it so [index] < 0.5 = 0 , and [index] >= 0.5 = 1


    # Make it an integer.
    tgt = T.cast(tgt, 'int32')


    weights_per_label = theano.shared(lasagne.utils.floatX([0.2, 0.4]))

    weights = weights_per_label[tgt]  # returns a targets-shaped weight matrix
    loss = lasagne.objectives.aggregate(T.nnet.binary_crossentropy(predictions, tgt), weights=weights)

    return loss

loss_or_grads = weighted_crossentropy(prediction, self.target_var)

Pero recibo este error a continuación:

TypeError: la nueva forma en remodelación debe ser un vector o una lista / tupla de escalar. Consiguió Subtensor {int64} .0 después de la conversión a un vector.

Referencia:https://github.com/fchollet/keras/issues/2115

Referencia:https://groups.google.com/forum/#!topic/theano-users/R_Q4uG9BXp8