問題タブ [tf.keras]

tf.estimatorAPIを使用して CNN モデルを実装しています。

簡単に言えば、コスト/損失関数は入力依存であり、トレーニング中に更新される変数が含まれています。add_loss()損失のためにトレーニング可能な変数を呼び出して保持するためだけに、同一のマッピングを使用してカスタムレイヤーを実装しました。

しかし、train_opfor EstimatorSpec( を使用してAdamOptimizer) を指定しようとすると、損失を取得して にフィードする方法がわかりませんoptimizer.minimize()。

Kendall_CVPR2018で提案されている Multi-Max-Gaussian-Likelihood 損失を実装しようとしたときに、問題が発生しました。論文の著者がGithubで提供しているコード例として、一般的なアプローチを採用しました。これは、損失のカスタム レイヤーを定義しています。

残念ながら、前述のコードでは を使用していますが、より具体的には でKerasテストしようとしています。Keras では、model.compile() を呼び出すときに、引数としてフィードできます。しかし、テンソルフローではオプティマイザーに渡すことができないと思います。tensorflowtf.estimatorNonelossNone

テンソルフローを介して、カスタム損失でモデルをトレーニングすることを期待していtf.estimatorます。