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tensorflow - Tensorflow のコストに敏感な損失関数

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: ここに画像の説明を入力

  • 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?


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