Пользовательская функция потерь: Как добавить вывод скрытого слоя в функцию потерь в кератах с помощью Tensorflow - PullRequest
Новая
       21

Пользовательская функция потерь: Как добавить вывод скрытого слоя в функцию потерь в кератах с помощью Tensorflow

2 голосов
/ 19 марта 2019

В моей модели выход скрытого слоя, а именно «закодированный», имеет два канала (например, форма: [нет, 128, 128, 2]). Я надеюсь добавить SSIM между этими двумя каналами в функции потерь:

loss = ssim (вход, выход) + theta * ssim (закодировано (channel1), закодировано (channel2)).

Как я мог это реализовать? Ниже приведена архитектура моей модели. 

def structural_similarity_index(y_true, y_pred):
    loss = 1 - tf.image.ssim(y_true, y_pred, max_val=1.0) 
    return loss

def mymodel():
    input_img = Input(shape=(256, 256, 1))

    # encoder
    x = Conv2D(4, (3, 3), activation='relu', padding='same')(input_img)
    x = MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(x)
    encoded = Conv2D(2, (3, 3), activation='relu', padding='same', name='encoder')(x)

    # decoder    
    x = Conv2D(4, (3, 3), activation='relu', padding='same')(encoded)
    x = UpSampling2D((2, 2))(x)
    decoded = Conv2D(1, (3, 3), activation='sigmoid', padding='same')(x)

    autoencoder = Model(input_img, decoded)    
    autoencoder.compile(optimizer = 'adadelta', loss = structural_similarity_index)
    autoencoder.summary()        
    return autoencoder

Я попытался определить функцию 'loss_warper', как показано ниже, но она не сработала. Вот как я добавил эту функцию потери: 

autoencoder.add_loss(loss_wrapper(encoded[:,:,:,0],encoded[:,:,:,1])(input_img, decoded))

функция 'loss_warper': 

def loss_wrapper(CH1, CH2):
    def structural_similarity_index(y_true, y_pred):
        regweight = 0.01
        loss = 1 - tf.image.ssim(y_true, y_pred, max_val=1.0)
        loss = loss + regweight*(1-tf.image.ssim(CH1, CH2, max_val=1.0))
        return loss
    return structural_similarity_index

Сообщение об ошибке: 

File "E:/Autoencoder.py", line 160, in trainprocess
    validation_data= (x_validate, x_validate))
...
ValueError: ('Error when checking model target: expected no data, but got:', array([...]...[...]))

Кто-нибудь знает, как это реализовать? Любая помощь высоко ценится!

...