Я пишу настраиваемую потерю и считаю, что tf.argsort вызывает проблемы:
def custom_loss(y_actual, y_predicted):
x = tf.square(y_actual - y_predicted)
ind = tf.argsort(x, direction='ASCENDING')
x = tf.reduce_mean(tf.gather(y_actual, ind))
return x
и это ошибка, которую я получаю
ValueError: No gradients provided for any variable: ['sequential_1/dense_2/kernel:0', 'sequential_1/dense_2/bias:0', 'sequential_1/dense_3/kernel:0', 'sequential_1/dense_3/bias:0'].
Проблема в что градиент не может проходить через операцию argmax, и есть ли подход, который мог бы исправить это? Очень признателен!