python - Keras：自定义目标函数，将导数放在哪里

Question

我正在尝试对我的修道院的损失函数进行一些修改，并且我对实施方面有一些疑问。

我已经知道如何在 Keras 中创建自定义损失函数，以及如何调用它。但是我仍然不清楚在哪里包含函数的导数。

假设我的新损失函数是：

损失 = 交叉熵 + f(x)

其中 f(x) = x**2。

我应该在哪里包含 f'(x)=2x 以便在反向支持步骤中使用它？Keras 会自动执行此操作吗？还是我应该在某些部分明确定义？

感谢您对此的任何提示，因为我不知道该怎么做。

川。

Answer 1

损失必须是 a）您的网络输出和 b）正确标签的函数。loss = Summ(a,b) 使您的网络最小化 a) 和 b)。最小化 x**2 使 x 接近于零；最小化 softmax().. 由于 softmax(x) 不是损失函数，仅针对向量 X 定义，并且有助于使向量总和为 1，因此您无法真正将其最小化。我猜你在这里混合概念。

Softmax 是一个激活函数，它的输出可以用来计算损失，例如。对数损失