关于keras中fit模型时，sample_weight的问题

把一部分样本的样本权重设置为0，这部分样本还会对网络有影响吗？

设置样本权重为0表示这部分样本对模型训练的贡献为0，将不再影响网络的学习过程.

样本权重设置为0，这部分样本不会对网络的训练有影响。

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swagger将每一个字段都解析了出来，我想让该实体类的type字段在新增和更新的时候必填，查询的时候不必填，如何能实现这样的效果？

Swagger使用JSON Schema来描述API参数，可以使用 "required" 属性来指定字段是否必填。

为了实现你的要求，可以在新增和更新操作的请求参数中设置 "type" 字段为必填，而在查询操作的请求参数中不设置为必填。

具体实现方式可以参考下面的示例：

yamlCopy code

新增操作 parameters: - name: body in: body required: true schema: type: object properties: type: type: string required: true # 其他字段 # 更新操作 parameters: - name: body in: body required: true schema: type: object properties: type: type: string required: true # 其他字段 # 查询操作 parameters: - name: type in: query type: string required: false # 其他字段

这样，在新增和更新操作时 "type" 字段就是必填字段，在查询操作时则不是必填字段。

关于keras中fit模型时，sample_weight的问题把一部分样本的样本权重设置为0，这部分样本还会对网络有影响吗？

在Keras中设置样本权重为0时，这部分样本不会对网络有影响。样本权重用于调整每个样本在训练过程中的贡献度，如果样本权重为0，那么这部分样本在损失函数的计算中就不会被考虑。

例如，在二分类问题中，如果某个样本的样本权重设置为0，那么它的预测误差在损失函数的计算中就不会被算入。

使用样本权重可以让算法更加关注或忽略某些样本，从而提高模型的泛化能力。

在Keras中，可以通过 fit 方法的 sample_weight 参数来设置样本权重，如下所示:model.fit(x, y, sample_weight=sample_weights)

文章：keras中sample_weight的使用中也许有你想要的答案，请看下吧
除此之外, 这篇博客: keras中处理样本不平衡中的 使用：class_weight,sample_weight 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
两者的区别为：
class_weight—主要针对的上数据不均衡问题，比如：异常检测的二项分类问题，异常数据仅占1%，正常数据占99%; 此时就要设置不同类对loss的影响。
sample_weight—主要解决的是样本质量不同的问题，比如前1000个样本的可信度，那么它的权重就要高，后1000个样本可能有错、不可信，那么权重就要调低。
class_weight的使用：
```
cw = {0: 1, 1: 50}
model.fit(x_train, y_train,batch_size=batch_size,epochs=epochs,verbose=1,callbacks=cbks,validation_data=(x_test, y_test), shuffle=True,class_weight=cw)
```
sample_weight的使用：
来源：https://www.kaggle.com/c/jigsaw-toxic-comment-classification-challenge/discussion/46673
```
from sklearn.utils import class_weight

list_classes = ["toxic", "severe_toxic", "obscene", "threat", "insult", "identity_hate"]
y = train[list_classes].values
sample_weights = class_weight.compute_sample_weight('balanced', y)

model.fit(X_t, y, batch_size=batch_size, epochs=epochs,validation_split=0.1,sample_weight=sample_weights, callbacks=callbacks_list)
```
其中，如何确定权重呢？
训练时，设置的权重：
```
class_weight={
    1: n_non_cancer_samples / n_cancer_samples * t
}
t也是权重0-1，根据需要自己设置，就是正负样本权重1:t，如t=1,则二者loss的权重是1:1
```
参考https://blog.csdn.net/ZZU_chenhao/article/details/98212110 （sklearn.utils.class_weight来计算权重）
https://blog.csdn.net/weixin_40755306/article/details/82290150?utm_source=blogxgwz2