根据直方图在TF中定义损失函数

时间:2019-06-08 16:09:58

标签: tensorflow histogram gradient

我想基于直方图在张量流中定义损失函数,但这需要直方图函数支持梯度,事实并非如此。例如,使用tf.histogram_fixed_width时出现错误“没有为任何变量提供渐变,请在图形中检查不支持渐变的操作”。 因此,我正在寻找一种变通方法或其他功能来计算支持梯度的张量流中的直方图。

1 个答案:

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损失函数的格式必须为 f(x,[y,...])-> R 。它必须产生一个实数并且必须是可微的(对于每个R,必须存在朝向更好解决方案的方向)。直方图正在接受您的输入,但会产生一个数据结构作为输出,并且它们不可区分。您可以尝试用自己的词定义“更好”或“良好”直方图的外观。如果您有形状,可以用理想的直方图来描述它,并使用KL散度作为理想直方图和实际直方图之间的损失函数。