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Tensorflow で自作損失関数(Custom Loss Function)を使う | マサムネの部屋
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Tensorflow で自作損失関数(Custom Loss Function)を使う | マサムネの部屋
機械学習のタスクをこなすとき、損失関数を自分で定義したい事があります。そのような時、tensorflowに... 機械学習のタスクをこなすとき、損失関数を自分で定義したい事があります。そのような時、tensorflowには自分で定義した損失関数を使う機能があります。1 記事で使っているソースコードはgithub に置いてあります。 https://github.com/msamunetogetoge Custom Loss Function の説明 オリジナルの損失関数(custom loss function )は、実際の値(y_val)と、予測値(y_pred )を受け取って、tensor を返す関数として定義します。 def custom_loss(y_val, y_pred): """ 名前はなんでも良い loss= 何らからの計算 """ return loss 注意する事は、tensorflowの中での演算は、tensorflow 独自のtensor というオブジェクトで行われる事です。そ