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keras에서 (y_true, y_pred)를 입력으로 사용할뿐만 아니라 네트워크 내부 레이어의 출력을 출력 레이어의 레이블로 사용해야하는 손실 함수를 사용자 정의하려고합니다. 네트워크 레이아웃
여기서 내부 출력은 1D 특징 벡터 인 xn입니다. 오른쪽 상단 모서리에서 출력은 xn '이며 이는 xn의 예측입니다. 즉, xn은 xn '의 레이블입니다.
[Ax, Ay]는 전통적으로 y_true, [Ax ', Ay']는 y_pred입니다.
이 두 손실 구성 요소를 하나로 결합하고 네트워크를 공동으로 훈련하고 싶습니다.
아이디어 나 생각은 대단히 감사합니다!
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답변 # 1
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답변 # 2
먼저 기능 API를 사용해야합니다. 그런 다음 네트워크 출력을 출력과 내부 계층의 결과로 정의하고이를 단일 출력으로 병합 한 다음 (연결하여) 병합 된 출력을 두 부분으로 나누고 손실 계산을 수행하는 사용자 지정 손실 함수를 만들어야합니다. 자체적으로.
같은 것 :
def customLoss(y_true, y_pred): #loss here internalLayer = Convolution2D()(inputs) #or other layers internalModel = Model(input=inputs, output=internalLayer) tmpOut = Dense(...)(internalModel) mergedOut = merge([tmpOut, mergedOut], mode = "concat", axis = -1) fullModel = Model(input=inputs, output=mergedOut) fullModel.compile(loss = customLoss, optimizer = "whatever")
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답변 # 3
이 구현에 관한 예약이 있습니다. 병합 된 레이어에서 계산 된 손실은 병합 된 두 분기로 다시 전파됩니다. 일반적으로 하나의 레이어를 통해 전파하려고합니다.
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누군가가 같은 것을 검색하는 경우,이 게시물에 제공된 네트워크를 기반으로 여기에 게시 한 방법을 알아 냈습니다.
아이디어는 맞춤형 손실 기능을 정의하고이를 네트워크의 출력으로 사용하는 것입니다. (표기 :
A
변수A
의 실제 레이블입니다. 및A'
변수A
의 예측값입니다. )