- c - 在位数组中找到第一个零
- linux - Unix 显示有关匹配两种模式之一的文件的信息
- 正则表达式替换多个文件
- linux - 隐藏来自 xtrace 的命令
首先,我从方法论的角度意识到为什么你的损失函数必须依赖于神经网络的输出。这个问题更多来 self 在尝试更好地理解 Keras 和 Tensorflow 时一直在做的实验。请考虑以下事项:
input_1 = Input((5,))
hidden_a = Dense(2)(input_1)
output = Dense(1)(hidden_a)
m3 = Model(input_1, output)
def myLoss (y_true, y_pred):
return K.sum(hidden_a) # (A)
#return K.sum(hidden_a) + 0*K.sum(y_pred) # (B)
m3.compile(optimizer='adam', loss=myLoss)
x = np.random.random(size=(10,5))
y = np.random.random(size=(10,1))
m3.fit(x,y, epochs=25)
这段代码导致:
ValueError: An operation has `None` for gradient. Please make sure that all of your ops have a gradient defined (i.e. are differentiable). Common ops without gradient: K.argmax, K.round, K.eval.
但如果您将 A
行换成 B
行,它就会运行,尽管事实上数字上没有任何变化。
前一种情况对我来说似乎应该完全没问题。计算图定义明确,一切应该在损失方面都是可区分的。但似乎 Keras 要求 y_pred
以某种方式在损失函数中,无论它是否有任何影响。
谢谢!
最佳答案
事实证明,这有点棘手。事实上,Keras 并不需要 y_pred
在损失函数中。但是,它需要在损失函数中引用所有 可训练变量。
当您调用 m3.fit()
时,Keras 将在您的损失函数和层的可训练权重之间执行梯度计算。如果您的损失函数未引用您在 trainable_variables 集合中的相同元素,则某些梯度计算操作将无法进行。
那么如何避免呢?好吧,你可以引用 y_pred
,即使什么都不做。或者您可以卡住不受优化器影响的层(因为您无论如何都不计算它们的损失)
所以在你的情况下,你只需要卡住你的输出层:
output = Dense(1, trainable = False)(hidden_a)
关于python - 在 Keras 中,为什么必须根据神经网络的输出来计算损失函数?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/51257037/
我有兴趣在 tf.keras 中训练一个模型,然后用 keras 加载它。我知道这不是高度建议,但我对使用 tf.keras 来训练模型很感兴趣,因为 tf.keras 更容易构建输入管道 我想利用
我进行了大量搜索,但仍然无法弄清楚如何编写具有多个交互输出的自定义损失函数。 我有一个神经网络定义为: def NeuralNetwork(): inLayer = Input((2,));
我正在阅读一篇名为 Differential Learning Rates 的文章在 Medium 上,想知道这是否可以应用于 Keras。我能够找到在 pytorch 中实现的这项技术。这可以在 K
我正在实现一个神经网络分类器,以打印我正在使用的这个神经网络的损失和准确性: score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=False) model.m
我最近在查看模型摘要时遇到了这个问题。 我想知道,[(None, 16)] 和有什么区别?和 (None, 16) ?为什么输入层有这样的输入形状? 来源:model.summary() can't
我正在尝试使用 Keras 创建自定义损失函数。我想根据输入计算损失函数并预测神经网络的输出。 我尝试在 Keras 中使用 customloss 函数。我认为 y_true 是我们为训练提供的输出,
我有一组样本,每个样本都是一组属性的序列(例如,一个样本可以包含 10 个序列,每个序列具有 5 个属性)。属性的数量总是固定的,但序列的数量(时间戳)可能因样本而异。我想使用这个样本集在 Keras
Keras 在训练集和测试集文件夹中发现了错误数量的类。我有 3 节课,但它一直说有 4 节课。有人可以帮我吗? 这里的代码: cnn = Sequential() cnn.add(Conv2D(32
我想编写一个自定义层,在其中我可以在两次运行之间将变量保存在内存中。例如, class MyLayer(Layer): def __init__(self, out_dim = 51, **kwarg
我添加了一个回调来降低学习速度: keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.5, patience=100,
在 https://keras.io/layers/recurrent/我看到 LSTM 层有一个 kernel和一个 recurrent_kernel .它们的含义是什么?根据我的理解,我们需要 L
问题与标题相同。 我不想打开 Python,而是使用 MacOS 或 Ubuntu。 最佳答案 Python 库作者将版本号放入 .__version__ 。您可以通过在命令行上运行以下命令来打印它:
Keras 文档并不清楚这实际上是什么。我知道我们可以用它来将输入特征空间压缩成更小的空间。但从神经设计的角度来看,这是如何完成的呢?它是一个自动编码器,RBM吗? 最佳答案 据我所知,嵌入层是一个简
我想实现[http://ydwen.github.io/papers/WenECCV16.pdf]中解释的中心损失]在喀拉斯 我开始创建一个具有 2 个输出的网络,例如: inputs = Input
我正在尝试实现多对一模型,其中输入是大小为 的词向量d .我需要输出一个大小为 的向量d 在 LSTM 结束时。 在此 question ,提到使用(对于多对一模型) model = Sequenti
我有不平衡的训练数据集,这就是我构建自定义加权分类交叉熵损失函数的原因。但问题是我的验证集是平衡的,我想使用常规的分类交叉熵损失。那么我可以在 Keras 中为验证集传递不同的损失函数吗?我的意思是用
DL 中的一项常见任务是将输入样本归一化为零均值和单位方差。可以使用如下代码“手动”执行规范化: mean = np.mean(X, axis = 0) std = np.std(X, axis =
我正在尝试学习 Keras 并使用 LSTM 解决分类问题。我希望能够绘制 准确率和损失,并在训练期间更新图。为此,我正在使用 callback function . 由于某种原因,我在回调中收到的准
在 Keras 内置函数中嵌入使用哪种算法?Word2vec?手套?其他? https://keras.io/layers/embeddings/ 最佳答案 简短的回答是都不是。本质上,GloVe 的
我有一个使用 Keras 完全实现的 LSTM RNN,我想使用梯度剪裁,梯度范数限制为 5(我正在尝试复制一篇研究论文)。在实现神经网络方面,我是一个初学者,我将如何实现? 是否只是(我正在使用 r
我是一名优秀的程序员,十分优秀!