我正在使用神经网络解决回归问题。
我的目标输出范围是10-2到10-7。在运行很多情况后，我想知道是否可以用考虑平均绝对相对误差的损耗函数来代替均方误差损耗函数。我搜索了tensorflow网站并找到了指标-tf.metrics.mean_relative_error，但在tf.losses下找不到任何内容。有什么方法可以实现在张量流中使用相对误差的损失函数吗？
答案 0 :(得分：1)
几乎在所有tensorflow教程中，它们都使用自定义函数。
例如，在非常beginning tutorial中，他们编写了一个自定义函数，该函数 将当前模型与提供的数据之间的增量平方和求和
squared_deltas = tf.square(linear_model - y)
loss = tf.reduce_sum(squared_deltas)
如您所见，这并不困难：您只需要以张量格式编码函数并使用其基本函数即可。
注意：作为一点好处，您可能需要考虑在更合适的范围内对输入和期望输出进行标准化。 [-0.5，0.5]对于少数需要在饱和区域工作的激活功能更有效。