我使用一个AI模型通过均方误差（MSE）来预测一个值。由于数据集中存在噪声，模型永远无法给出完美的预测。我希望在有两个预测值与标签等距的情况下，将较低的预测值分配更大的损失，而较高的预测值则分配较小的损失。也就是说，我希望模型更倾向于预测值超过实际值，而不是低于实际值。

我认为这应该是在编译模型时完成的。

我该如何修改用于编译模型的代码段来实现这一点？

genModel.compile(optimizer='adam',              loss='mean_squared_error',              metrics=['mae', 'mean_squared_logarithmic_error'])

回答：

你可以根据API参考创建自己的自定义损失函数，并用它来编译你的模型。如果你使用的是TensorFlow，你可以参考其均方误差损失的实现，并根据你的需求进行修改。