私はテンソルフロー（TF）の初心者です。最近、各レイヤーが独自の(ローカル) 損失関数を持つディープ モデルを構築するために TF を使用しようとすると、混乱します。
TF によって実装された多くのディープ モデル (CNN など) には(グローバル) 損失関数が 1 つしかないように思われるため、最初に入力層から出力層への隠れ表現を計算できます。次に、損失を取得します。最後に、既存の最適化アルゴリズムと損失を使用してモデルをトレーニングします。
それらのモデルとは異なり、私は TF を使用して、独自のローカル損失に基づいて各レイヤーをトレーニングしたいと考えています。これは、現在のレイヤーをトレーニングするときに、前のレイヤーのパラメーターを修正する必要があることを意味します。
私の質問は、上記のアイデアを実現するために、1 つまたは必要に応じて複数のグラフを作成する方法です。
コメントや提案をいただければ幸いです。ありがとう。