【发布时间】:2017-10-01 21:33:01
【问题描述】:
我实现了一个使用 numpy 和 opencv 方法的损失函数。该函数还使用了输入图像和网络的输出。
是否可以将输入和输出层转换为 numpy 数组,计算损失并使用它来优化网络?
【问题讨论】:
我实现了一个使用 numpy 和 opencv 方法的损失函数。该函数还使用了输入图像和网络的输出。
是否可以将输入和输出层转换为 numpy 数组,计算损失并使用它来优化网络?
【问题讨论】:
不,执行梯度下降需要梯度,所以如果你只有一个数值损失,它是无法区分的,这与 Keras 需要的符号损失相反。
您唯一的机会是使用keras.backend 函数来实现您的损失,或者使用另一个可以让您手动指定梯度的深度学习框架。您仍然需要以某种方式计算梯度。
【讨论】: