Tensorflow多输入损耗函数

Question

我正在尝试在Tensorflow中实现CNN（与VGG非常相似的架构），然后在第一个完全连接的层之后分成两个分支。它遵循本文：https://arxiv.org/abs/1612.01697

网络的两个分支中的每一个都输出一组32个数字。我想写一个关节损失函数，它将需要3个输入：

1. 分支1（y）的预测
2. 分支2（alpha）的预测
3. 标签Y（地面实况）（q）

并计算加权损失，如下图所示：

Loss function definition

q_hat = tf.divide(tf.reduce_sum(tf.multiply(alpha, y),0), tf.reduce_sum(alpha,0))
loss  = tf.abs(tf.subtract(q_hat, q))

我理解我需要使用tf函数来实现这个损失函数。实施上述功能后，网络正在进行培训，但一旦经过培训，就无法输出预期结果。

有没有人试过在一个关节损失函数中组合网络的两个分支的输出？这是TensorFlow支持的吗？也许我在某处犯了错误？任何帮助将不胜感激。如果您希望我添加更多详细信息，请与我们联系。

Answer 1

从TensorFlow的角度来看，“常规”CNN图和“分支”图之间绝对没有区别。对于TensorFlow，它只是一个需要执行的图形。所以，TensorFlow当然支持这一点。 “将两个分支合并为关节损失”也没什么特别之处。事实上，损失取决于两个分支是“好的”。这意味着当你要求TensorFlow计算损失时，它必须通过两个分支进行正向传递，这就是你想要的。

我注意到的一件事是你的损失代码与图像不同。您的代码似乎执行此操作https://ibb.co/kbEH95