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python - 为什么 Keras 不需要自定义损失函数的梯度?

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-28 17:10:02 28 4
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据我了解,为了通过梯度下降更新模型参数,算法需要在某个点计算误差函数 E 对输出 y 的导数:dE/dy。尽管如此,我已经看到如果你想在 Keras 中使用自定义损失函数,你只需要定义 E 而不需要定义它的导数。我错过了什么?

每个丢失的函数都会有不同的导数,例如:

如果损失函数是均方误差:dE/dy = 2(y_true - y)

如果损失函数是交叉熵:dE/dy = y_true/y

同样,模型怎么可能不问我导数是什么?模型如何仅根据 E 值计算损失函数相对于参数的梯度?

谢谢

最佳答案

据我了解,只要您将在 Error 函数中使用的每个运算符都已经有一个预定义的梯度。底层框架将设法计算损失函数的梯度。

关于python - 为什么 Keras 不需要自定义损失函数的梯度?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/48219296/

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