Question

编写了自定义损失函数，必须以度为单位显示与真实方向的偏差。我有真实的方向（x，y，z），并且我尝试使用优化器的 degrees_mean_error 函数预测方向，如下所示：

def degrees_mean_error(y_true, y_pred):
    norm = sqrt(y_pred[:, 0] ** 2 + y_pred[:, 1] ** 2 + y_pred[:, 2])
    y_pred[:, 0] /= norm
    y_pred[:, 1] /= norm
    y_pred[:, 2] /= norm
    angles = y_pred[:, 0] * y_true[:, 0] + y_pred[:, 1] * y_true[:, 1] + y_pred[:, 2] * y_true[:, 2]
    return acos(angles) * 180 / np.pi

但是，我有一个问题，因为张量不是伪造的。我可以规范角膜损耗函数中的张量吗？如果您不这样做，则误差会很大，甚至 nan ，请参见下面的输出，在训练过程中不进行规范化处理：

256/170926 [..............................]-预计到达时间：3：21-损失：88.1727

512/170926 [.....................]-ETA：2:25-损失：66.7276

768/170926 [.....................]-预计到达时间：2：07-损失：南

1024/170926 [.....................]-预计到达时间：1：58-损失：南

1280/170926 [.....................]-预计到达时间：1：53-损失：南

1536/170926 [.....................]-预计到达时间：1：50-损失：南

1792/170926 [.....................]-预计到达时间：1：47-损失：南

2048/170926 [.....................]-预计到达时间：1：45-损失：南

Answer 1

您可以立即找到偏差：

 angles = (y_pred[:, 0] / norm) * y_true[:, 0] + (y_pred[:, 1] / norm) * y_true[:, 1] + (y_pred[:, 2] / norm) * y_true[:, 2]

如何在TensorFlow中的自定义损失函数中标准化张量？

1 个答案: