Могу ли я использовать произвольный алгоритм в качестве функции потерь для сети в Keras? - PullRequest
0 голосов
/ 06 мая 2020

Я пытался разобраться в этой проблеме машинного обучения уже много дней, и это меня действительно смущает, мне нужна помощь.

Я пытаюсь обучить нейронную сеть, входом которой является изображение, а генерирует другое изображение в качестве вывода (это не очень большое изображение, это 8x8 пикселей). И у меня есть произвольная функция fancy_algorithm ()"черный ящик", которая получает входные данные и прогноз сети (два изображения) и выводит число с плавающей запятой, которое сообщает, насколько хорош был выход сети (вычисляет потеря). Моя проблема в том, что я хочу обучить ЭТУ нейронную сеть, но используя потери, вызванные алгоритмом черного ящика. Эта проблема сбивает меня с толку, я много исследовал и мало что нашел об этом, это похоже на обучение с подкреплением, но в то же время я не уверен, потому что это не похоже на агента, но у него есть какое-то подкрепление в то же время.

Если вам нужна дополнительная информация, чтобы помочь мне, просто спросите. Заранее спасибо!

1 Ответ

0 голосов
/ 06 мая 2020

Хорошо, вопрос решен. Это проблема обучения с подкреплением. Я не могу использовать оптимизацию на основе градиента для моей функции потерь черного ящика, у которой нет градиента. Подробнее здесь: https://www.reddit.com/r/tensorflow/comments/gekotd/can_i_use_an_arbitrary_algorithm_as_a_loss/

...