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Kerasは、TheanoやTensorFlow/CNTK対応のラッパーライブラリです。DeepLearningの数学的部分を短いコードでネットワークとして表現することが可能。DeepLearningの最新手法を迅速に試すことができます。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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Kerasの損失関数の作り方

tanshoko

総合スコア9

Keras

Kerasは、TheanoやTensorFlow/CNTK対応のラッパーライブラリです。DeepLearningの数学的部分を短いコードでネットワークとして表現することが可能。DeepLearningの最新手法を迅速に試すことができます。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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投稿2018/07/25 02:48

編集2018/10/05 01:18

kerasで損失関数を作りたいのですが、動きません。
全体的なアドバイスと共に、x_decoded_valueにはプログラムのどこで入力したデータが入るのか、どのようなshapeのデータなのかを教えていただきたいです。
Ck, Qy_listなどは、グローバル変数です。

python

1def compute_loss(x, x_decoded_value): 2 """ Update loss 3 Args: 4 x: input of NN 5 x_decoded_value: output of NN 6 Returns: 7 J: loss of training 8 """ 9 k_nonself_dist = K.zeros(shape(len(Ck)-1)) 10 J = 0 11 for i in range(50): 12 Qx_embedding = ProtNet_NN.predict(Qx[i,:], batch_size=1) 13 k_self_dist = np.linalg.norm(Qx_embedding-np.array(Ck.loc[Qy_list[i]])) 14 _tmp = np.array(Ck[Ck.index!=Qy_list[i]]) 15 for j in range(len(Ck)-1): 16 k_nonself_dist[j] = np.linalg.norm(Qx_embedding-_tmp[j,:]) 17 J += (k_self_dist + np.log(np.sum(np.exp(-k_nonself_dist)))) / (Nc * 50) # Update loss 18 19 J = K.variable(J) # Tensor型に変換 20 return J

----------------追記----------------

損失関数を作る上で最低限守らなければならないことは、
① 関数内の変数は全てTensor型であること
② NNの出力層を損失関数内で用いること
でした。他にも何かありましたら追記します。

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guest

回答2

0

(こちらも初心者なので、正しくないことがあったらごめんなさい)

バックエンド(K.~)の機能のみを使って、実装してみてください。
以下がその理由です。

公式の損失関数の実装を見てみると、以下のようになっております。

Python

1def mean_squared_error(y_true, y_pred): 2 return K.mean(K.square(y_pred - y_true), axis=-1)

これを見ると、「バックエンド(K.~)の関数で計算方法を定義する」形になっているので、自作する場合も同じように実装する必要があるのだと思われます。
バックエンドの関数はこちらに記載されており、importすれば自作の関数でも使うことができます。
また、モデルの計算毎に実行されるわけではないので、関数内で計算してしまうと、その値は固定値になってしまいますので、避けるべきです。

なお、y_true(x)は正解値のテンソル、y_pred(x_decoded_value)はモデルでの計算結果の値のテンソルだと思われます。

投稿2018/07/25 03:55

fiveHundred

総合スコア9778

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tanshoko

2018/07/25 05:32

ご回答ありがとうございます。 モデルの計算は、1epoch毎にlossを計算し、それをfor文で回して学習させます。 アルゴリズムの性質上、どうしてもNumpy配列が必要なのですが、それをK.variableで覆うだけの処理だとダメなのでしょうかね...
fiveHundred

2018/07/25 06:29

> モデルの計算は、1epoch毎にlossを計算し、それをfor文で回して学習させます。 よく分からないです。 fit関数かそれに近いもので学習しているのだと思っておりましたが、そうではないということでしょうか? > アルゴリズムの性質上、どうしてもNumpy配列が必要なのですが、 その理由がよく分からないのですが、それは何でしょうか? > それをK.variableで覆うだけの処理だとダメなのでしょうかね... 前述の通り、モデルの計算毎にcompute_loss関数を呼ぶわけではないので、現状のソースだと動かないですね。 (私が知らないだけで他に方法があるかもしれませんが)
tanshoko

2018/07/25 09:33 編集

>fit関数かそれに近いもので学習しているのだと思っておりましたが、そうではないということでしょうか? fit関数を1epochで回し、例えばそれをfor文で50回ループさせることで50epoch分の学習をさせているということです。loss関数の定義上、今の私の知識ではそうなってしまいました。 >> アルゴリズムの性質上、どうしてもNumpy配列が必要なのですが、 >その理由がよく分からないのですが、それは何でしょうか? グローバル変数で定義したDataFrameの値をloss関数で使うためです。 >前述の通り、モデルの計算毎にcompute_loss関数を呼ぶわけではないので、現状のソースだと動かないですね。 以下のようにしても学習毎にloss関数は呼び出されないのでしょうか? ```Python for i in range(50): # for文の中で、他に処理があります model.fit(x=Qx, batch_size=len(Qx), epochs=1, shuffle=False) ```
fiveHundred

2018/07/25 10:23

> グローバル変数で定義したDataFrameの値をloss関数で使うためです。 それはどういう値でしょうか? もし正解値の場合は、後述のfit関数のyに指定し、それをy_true(x)で取得するのが正しいやり方だと思います。 > 以下のようにしても学習毎にloss関数は呼び出されないのでしょうか? 私に聞くよりもprint()で出力してみた方が早いと思います。 というか、fit関数にyが指定されていませんが、正しいでしょうか? (yは正解値なので、それがないとそもそも学習できないと思いますが)
tanshoko

2018/07/25 11:12 編集

[Prototypical Netwok] https://arxiv.org/abs/1703.05175 こちらの論文にある手法を実装したいと考えていて、現在悩んでいる損失関数はAlgorithm 1です。 >もし正解値の場合は、後述のfit関数のyに指定し、それをy_true(x)で取得するのが正しいやり方だと思います。 正解というよりも、自分のクラスに属するデータの重心との距離を近くし、他のクラスのデータの重心とは距離を遠くするというNNを作るための損失関数です。 >というか、fit関数にyが指定されていませんが、正しいでしょうか? yは指定しなくても学習できるので、問題ありません。(過去に経験済み)
fiveHundred

2018/07/25 11:12

そうだとすると、私は分からないですね…。すいません。
tanshoko

2018/07/25 11:13

わかりました。 ありがとうございます。
guest

0

ベストアンサー

普通KerasはTensorflowをバックエンドに持っていて、Tensorflowはpythonのネットワークを解釈してC++での実装で走ります。
それゆえ、損失関数はtf.Tensorで書かれる必要があります。

グローバル変数であっても、tf.Constantにするか、tf.Placeholderにfeedする形で与える必要があります。

投稿2018/07/25 22:27

編集2018/07/25 22:28
mkgrei

総合スコア8560

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tanshoko

2018/07/26 07:45

ありがとうございます! 解決しました!
oookabe

2018/07/29 03:10

mkgrei さん トピ主が分かったのに、質問したいのです。 御免なさい! >>Tensorflowはpythonのネットワークを解釈して.... これはどういう意味でしょうか。 もしかして『計算グラフを解釈して....』という意味? どうぞ宜しくお願いします
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