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我使用 Keras 后端函数编写了 huber loss，效果很好:
def huber_loss(y_true, y_pred, clip_delta=1.0):
error = y_true - y_pred
cond = K.abs(error) < clip_delta
squared_loss = 0.5 * K.square(error)
linear_loss = clip_delta * (K.abs(error) - 0.5 * clip_delta)
return tf_where(cond, squared_loss, linear_loss)
但我需要一个更复杂的损失函数:
error <= A , 使用 squared_lossA <= error < B ，使用linear_losserror >= B ，使用了sqrt_loss我是这样写的:
def best_loss(y_true, y_pred, A, B):
error = K.abs(y_true - y_pred)
cond = error <= A
cond2 = tf_logical_and(A < error, error <= B)
squared_loss = 0.5 * K.square(error)
linear_loss = A * (error - 0.5 * A)
sqrt_loss = A * np.sqrt(B) * K.sqrt(error) - 0.5 * A**2
return tf_where(cond, squared_loss, tf_where(cond2, linear_loss, sqrt_loss))
但是不行，有这个损失函数的模型不收敛，bug是什么？
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！