【问题标题】:Loss layer on Keras using two input layers and numpy operationsKeras 上的损失层,使用两个输入层和 numpy 操作
【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】:

    标签: python numpy keras loss


    【解决方案1】:

    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】:

      猜你喜欢
      • 2017-09-19
      • 2018-06-28
      • 2019-11-13
      • 2021-05-20
      • 1970-01-01
      • 1970-01-01
      • 1970-01-01
      • 1970-01-01
      • 2017-06-02
      相关资源
      最近更新 更多