自定义丢失函数，具有多个输出并使用add_loss

作者: 圈圈红
发布时间: 2025-02-06 05:38:10 (7天前)
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薄情 | 2019-08-31 10-32

<div class =“post-text”itemprop =“text”> <P> 从技术上讲，错误只是告诉你pred_w（i，j）应该是pred_w [i，j]，如果你想引用矩阵的一个条目。但是，要使这个代码能够运行，需要进行相当多的重写。 </p> <P> 为了实际优化损失，主要的是它需要在网络中的权重方面是可区分的。在这种情况下您可以使用的示例可能是： </p> <UL> <LI> <P> （x-0.5）^ N表示相对较高的N. </p> </LI> <LI> <P> 或log-barriers，即-log（x）-log（1-x） </p> </LI> </UL> <P> 实际上计算数字（这对于优化没有帮助）可以用类似的东西来实现 </p> <pre> <code> count = tf.sum(pred_w<=0.1) + tf.sum(predictions_w>=0.9) </code> </pre> <P> 也许这有助于在训练期间输出该范围内有多少数字或类似的东西。 </p> </DIV>

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