我想创建一个自定义损失函数，它的权重项会根据我所处的时期进行更新。
例如:
假设我有一个具有 beta 权重的损失函数，其中 beta 在前 20 个时期增加...
def custom_loss(x, x_pred):
loss1 = objectives.binary_crossentropy(x, x_pred)
loss2 = objectives.mse(x, x_pred)
return (beta*current_epoch/20) * loss1 + loss2
我怎样才能将这样的东西实现到 keras 损失函数中？
最佳答案
查看他们的文档，他们提到您可以使用 theano/Tf 符号函数为每个数据点返回一个标量。 所以你可以做这样的事情
loss = tf.contrib.losses.softmax_cross_entropy(x, x_pred) *
(beta * current_epoch / 20 ) +
tf.contrib.losses.mean_squared_error
您必须将 x 和 x_pred 作为 x 并将 x_pred 作为 tf.placeholders 传递 我认为对于模型创建，您可以使用 keras，但您必须再次使用 sess.run() 运行计算图
关于python - 如何在 Keras 中创建随时间变化的损失函数，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/40055225/