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tensorflow - 需要使用 if 语句的自定义损失函数

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-30 08:40:32 25 4
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我正在尝试训练输出 3 个值的 DNN (x,y,z)哪里xy是我正在寻找的对象的坐标,z是对象存在的概率

我需要自定义损失函数:

如果z_true<0.5我不在乎xy值,因此误差应等于 (0, 0, sqr(z_true - z_pred))

否则错误应该像 (sqr(x_true - x_pred), sqr(y_true - y_pred), sqr(z_true - z_pred))

我正在努力将张量和 if 语句混合在一起。

最佳答案

也许这个自定义损失函数的示例可以帮助您入门并运行。它展示了如何将张量与 if 语句混合使用。

 def conditional_loss_function(l):
def loss(y_true, y_pred):
if l == 0:
return loss_funtion1(y_true, y_pred)
else:
return loss_funtion2(y_true, y_pred)
return loss

model.compile(loss=conditional_loss_function(l), optimizer=...)

关于tensorflow - 需要使用 if 语句的自定义损失函数,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/54153194/

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