Tensorflow に基づくコスト重視のニューラル ネットワークの研究を行っています。しかし、Tensorflow の静的グラフ構造のためです。自分では実現できなかった NN 構造もあります。
私の損失関数（コスト）、コスト行列、および計算の進行状況は次のように記述され、私の目標は総コストを計算してからNNを最適化することです：
おおよその計算進行:
- これ
y_は、形を持つ CNN の最後の全接続出力です。(1024,5) - これ
yは、形状 (1024) を持ち、次のグラウンド トゥルースを示すテンソルです。x[i] - はクラスになる
y_soft[i] [j]確率を示しますx[i]j
Tensorflow でこれを実現するにはどうすればよいですか?