如何将基于scikit-kearn的损失添加到神经网络中？

Question

我想训练一个神经网络，该网络的损失成分来自AdaBoost分类器。

myLoss(y_true, y_pred, adaClf, Z_):
    loss = BinaryCrossEntropy(y_true, y_pred) + MeanSquareError(adaClf.predict(Y_pred), Z_)
    return loss

其中adaClf是scikit学习分类器。如何在Keras中实现这一点？

Answer 1

对不起，但是您不能使用外部函数作为张量流的损失。使用tf.map，您可以使用外部函数，但是没有梯度可以流过它，因此您肯定需要损耗中的梯度。因此，您可能必须在tensorflow中实现分类器。也许this会为您提供帮助。