Question

我正在尝试训练DNN，该DNN输出3个值(x,y,z)，其中x和y是我要寻找的对象的坐标，而z是概率该对象存在

我需要自定义损失功能：

如果z_true<0.5和x值无关，那么误差应该等于y

否则错误应类似于(0, 0, sqr(z_true - z_pred))

我正在努力将张量和if语句混合在一起。

Answer 1

也许这个自定义损失函数的示例将使您启动并运行。它显示了如何将张量与if语句混合使用。

 def conditional_loss_function(l):
        def loss(y_true, y_pred):
            if l == 0: 
                return loss_funtion1(y_true, y_pred)
            else: 
                return loss_funtion2(y_true, y_pred)
        return loss

 model.compile(loss=conditional_loss_function(l), optimizer=...)

Answer 2

使用Keras后端的switch：https://keras.io/backend/#switch 它类似于tf.cond 如何在Keras中创建自定义损失：Make a custom loss function in keras

需要使用if语句的自定义损失函数

2 个答案: