R：具有自定义损失功能的深度神经网络

Question

（在R中） 假设我有一个loss function，它使用一个函数作为输入并在固定数据集的一系列（固定）转换中对其求值。是否可以将其集成到tensorflow中并将其用作自定义损失函数 DNN regression？为了执行深度学习，我目前正在使用tensorflow -> R界面。

Answer 1

R的keras实现允许您使用自定义损失函数。但是，该功能需要使用非常特定的语法来实现，并且应采用y_true和y_pred参数。您可以找到一个不错的教程here。以下代码会给您一些直观的印象：

model %>% compile(
  optimizer = "your-choice-of-optimezer",
  loss = custom_loss_function,
  metrics = c("your-choice-of-metric")
)

其中

custom_loss_function <- function(y_true, y_pred) {
  K <- backend()
  ... # define your function using the backend K
}