Я хочу рассчитать градиенты, моя модель немного сложна, ее можно представить в виде следующей функции потерь:
loss=label1*f1(x)+label2*f2(x)+label3*f3(x)
x - это особенность модели, f1 - это одна модель, которая предсказывает один логит, вы можете видеть, что есть три модели, и я хочу их суммировать. Для простоты понимания функцию потерь можно записать как
loss=-tf.reduce_sum(label * tf.log(x), axis=1)
но у меня есть три разных ярлыка, разные модели и одна и та же функция.
Я считаю, что tf.GradientTape - это простой способ вычислить градиенты (https://www.tensorflow.org/tutorials/eager/custom_training_walkthrough),, но они используют
loss_value, grads = grad(model, features, labels)
есть только одна модель, один список функций и один список меток. Но как решить вышеупомянутую проблему мультикласса?