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ここで Keras には多くの目的関数があります。

しかし、独自の目的関数を作成するにはどうすればよいですか。非常に基本的な目的関数を作成しようとしましたが、エラーが発生し、実行時に関数に渡されるパラメーターのサイズを知る方法がありません。

def loss(y_true,y_pred):
    loss = T.vector('float64')
    for i in range(1):
        flag = True
        for j in range(y_true.ndim):
            if(y_true[i][j] == y_pred[i][j]):
                flag = False
        if(flag):
            loss = loss + 1.0
    loss /= y_true.shape[0]
    print loss.type
    print y_true.shape[0]
    return loss

矛盾する 2 つのエラーが発生しています。

model.compile(loss=loss, optimizer=ada)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/Keras-0.0.1-py2.7.egg/keras/models.py", line 75, in compile
    updates = self.optimizer.get_updates(self.params, self.regularizers, self.constraints, train_loss)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/Keras-0.0.1-py2.7.egg/keras/optimizers.py", line 113, in get_updates
    grads = self.get_gradients(cost, params, regularizers)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/Keras-0.0.1-py2.7.egg/keras/optimizers.py", line 23, in get_gradients
    grads = T.grad(cost, params)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/theano/gradient.py", line 432, in grad
    raise TypeError("cost must be a scalar.")
TypeError: cost must be a scalar.

関数で返されるコストまたは損失はスカラーでなければならないと言われていますが、行 2 を loss = T.vector('float64')
から
loss = T.scalar('float64')に変更すると

このエラーが表示されます

 model.compile(loss=loss, optimizer=ada)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/Keras-0.0.1-py2.7.egg/keras/models.py", line 75, in compile
    updates = self.optimizer.get_updates(self.params, self.regularizers, self.constraints, train_loss)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/Keras-0.0.1-py2.7.egg/keras/optimizers.py", line 113, in get_updates
    grads = self.get_gradients(cost, params, regularizers)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/Keras-0.0.1-py2.7.egg/keras/optimizers.py", line 23, in get_gradients
    grads = T.grad(cost, params)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/theano/gradient.py", line 529, in grad
    handle_disconnected(elem)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/theano/gradient.py", line 516, in handle_disconnected
    raise DisconnectedInputError(message)
theano.gradient.DisconnectedInputError: grad method was asked to compute the gradient with respect to a variable that is not part of the computational graph of the cost, or is used only by a non-differentiable operator: <TensorType(float64, matrix)>
4

2 に答える 2

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これは、新しい損失関数を作成し、使用する前にテストするための私の小さなスニペットです。

import numpy as np

from keras import backend as K

_EPSILON = K.epsilon()

def _loss_tensor(y_true, y_pred):
    y_pred = K.clip(y_pred, _EPSILON, 1.0-_EPSILON)
    out = -(y_true * K.log(y_pred) + (1.0 - y_true) * K.log(1.0 - y_pred))
    return K.mean(out, axis=-1)

def _loss_np(y_true, y_pred):
    y_pred = np.clip(y_pred, _EPSILON, 1.0-_EPSILON)
    out = -(y_true * np.log(y_pred) + (1.0 - y_true) * np.log(1.0 - y_pred))
    return np.mean(out, axis=-1)

def check_loss(_shape):
    if _shape == '2d':
        shape = (6, 7)
    elif _shape == '3d':
        shape = (5, 6, 7)
    elif _shape == '4d':
        shape = (8, 5, 6, 7)
    elif _shape == '5d':
        shape = (9, 8, 5, 6, 7)

    y_a = np.random.random(shape)
    y_b = np.random.random(shape)

    out1 = K.eval(_loss_tensor(K.variable(y_a), K.variable(y_b)))
    out2 = _loss_np(y_a, y_b)

    assert out1.shape == out2.shape
    assert out1.shape == shape[:-1]
    print np.linalg.norm(out1)
    print np.linalg.norm(out2)
    print np.linalg.norm(out1-out2)


def test_loss():
    shape_list = ['2d', '3d', '4d', '5d']
    for _shape in shape_list:
        check_loss(_shape)
        print '======================'

if __name__ == '__main__':
    test_loss()

ここでわかるように、binary_crossentropy の損失をテストしており、2 つの別個の損失が定義されています。1 つは numpy バ​​ージョン (_loss_np)、もう 1 つはテンソル バージョン (_loss_tensor) です [注: keras 関数のみを使用する場合は、Theano と Tensorflow の両方で動作します。 ...しかし、それらの1つに依存している場合は、K.theano.tensor.functionまたはK.tf.functionによってそれらを参照することもできます]

後で、出力形状と出力の L2 ノルム (ほぼ等しいはず) と差の L2 ノルム (0 に向かっているはず) を比較しています。

損失関数が適切に機能していることに満足したら、次のように使用できます。

model.compile(loss=_loss_tensor, optimizer=sgd)
于 2016-11-16T00:51:41.277 に答える
4

(回答は修正済み) それを行う簡単な方法は、Keras バックエンドを呼び出すことです。

import keras.backend as K

def custom_loss(y_true,y_pred):
    return K.mean((y_true - y_pred)**2)

それで：

model.compile(loss=custom_loss, optimizer=sgd,metrics = ['accuracy'])

等しい

model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=sgd,metrics = ['accuracy'])
于 2016-09-30T10:29:12.833 に答える