我试图修改我修道院的损失功能，我从实施方面得到一些问题。
我已经知道如何在Keras中创建自定义丢失功能，以及如何调用它。但我仍然不清楚在哪里包含函数的衍生物。
让我们说我的新损失函数是：
损失=交叉熵+ f（x）
其中f（x）= x ** 2。
我应该在哪里包含f＆＃39;（x）= 2x，以便在后支撑步骤中使用它？ Keras会自动执行此操作吗？或者我应该在某些部分明确定义它？
感谢您对此的任何暗示，因为我不知道该怎么做。
传
答案 0 :(得分：2)
损失必须是a）网络输出和b）正确标签的函数。 损失= Summ（a，b）使您的网络最小化a）和b）。 最小化x ** 2使x接近于零; 最小化softmax（）..因为softmax（x）不是一个损失函数，仅为向量X定义，并且有助于使向量求和达到1，你真的不能最小化它。我猜你在这里混合概念。
Softmax是一种激活功能，其输出可用于计算损耗，例如。 logloss