自定义积分损耗项Keras

Question

我正在尝试在Keras中定义自定义丢失函数，其中我有一个额外的术语，它是神经网络输出域的一个整体。所以这看起来像：

关键是整数运行在我指定的整个域上，而不仅仅是训练数据。我不介意使用任何形式的积分来评估积分，我只需要能够对其进行评估。目前，就文档所示，这不可能与自定义丢失相关，因为它只提供对y_pred和y_true的访问权限。

在Keras有没有办法实现这一目标？

Answer 1

如果想法只是定义额外的变量，你可以使用keras后端函数在内部（本地）或外部（全局）损失函数中执行此操作：

import keras.backend as K

myDomain = K.variable(range(100)) / 10 #for instance  

def custom_loss(y_true,y_pred):
    localVar = K.variable([[1,2],[3,1]])

    return calculationsWith(y_true,y_pred,localVar,myDomain)  

使用来自后端的功能进行计算非常重要。 （来自K或直接来自tensoflow，theano或CNTK）。