python-3.x - 有没有办法在 tensorflow 中施加约束，我可以在此过程中强制执行一些规则吗？

Question

有没有办法对 tensorflow 生成的数据进行约束，例如，如果我的模型产生了两个输出，您是否可以对这些输出施加某种约束，例如 a 和 b 中的输出可以预先强制执行(a +b)/2<10？所以模型不会打破这个规则？

提前致谢

Answer 1

如果“由 TensorFlow 生成”是指由神经网络生成，我认为一般情况下是不可能做到的。您无法真正保证神经网络的输出通常不会违反此类硬约束，尤其是在测试时。

你可以这样做:

添加一个损失项，例如 max(0, (a+b)/2 - 10) .这不能保证您的约束不会被违反(NN 的优化是“尽力而为”)。这个损失函数与支持向量机中使用的铰链损失非常相似。

使用适当的激活函数。例如。如果您知道您的数据必须介于 [0, 1] 之间，在输出上使用 sigmoid 激活。

如果输出超出允许范围，则将其“投影”回允许范围。

虽然最后两个选项保证了可行性，但并不总是可以做到这一点，或者不清楚如何做到这一点，更糟糕的是——这将如何影响学习。例如，如果您看到 (a+b)/2 >= 10你会怎么做？你会减吗 b直到满足约束，或两者都折衷 a和 b不知何故？有时可以定义“最接近的可行点”w.r.t。一些指标，但不是一般的。