我有简单的“类似于图像”的对象，其中包含有关真实图像的非线性编码信息。除了两个像素的浮点值总和为1之外，每个真实图像均为零。
我在pytorch中创建了一个简单的神经网络，并开始使用1000个“类似图像”的对象进行训练。它在没有任何约束的情况下工作（两个浮动像素的总和为1，其余为零），但效果不是很好。最终，损失函数和学习率在约200个纪元后触底。所以我想我会尝试使用这些约束。
我首先尝试使用神经网络的正向方法进行此操作。我并不乐观，但还是尝试了一下，因为它很容易。这次尝试并没有令人失望，这确实很糟糕。
很显然，我必须在损失函数中采用拉格朗日乘数约束。我见过许多有关如何创建自定义损失函数的Web文章，但是我不知道如何在其中实现此类约束。任何帮助将不胜感激。
Q'apla！