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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。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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におけるAutoEncoderのloss計算を工夫したい

cdg_26

総合スコア27

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投稿2019/02/24 16:12

編集2022/01/12 10:55

Kerasで構築したAutoEncoder(AE)におけるloss関数を自作したいです.
AEの入力を圧縮した潜在変数( Encoded(input) )に定数Cを足し合わせた値を, デコーダの入力(decoded_1)の入力としデコードした値を損失関数の一部に組み込みたいと考えています.
以下は作りたいloss関数式です.

loss = decoder( Encoded(Input) + C )

loss関数を計算する上で, 潜在変数に定数を足し合わせ,それをdecoderにいれ,その出力値を取る方法がわからないので教えて頂きたいです.

python

1def generator_loss(y_true, y_pred): 2  return ???? 3 4#AutoEncoder(AE) 5_input = Input(shape=(200,)) 6encoded_1 = Dense(np.shape(random_obs)[1], activation='relu')(_input) 7encoded_2 = Dense(100, activation='relu')(encoded_1) 8encoded_3 = Dense(50, activation='relu', name='encoder_layer')(encoded_2) 9#潜在変数(encoded_3.output) 10decoded_1 = Dense(50, activation='relu')(encoded_3) 11decoded_2 = Dense(100, activation='relu')(decoded_1) 12decoded_3 = Dense(200, name='decoder_layer')(decoded_2) 13 14state_model = Model(inputs=_input, outputs=decoded_3) 15 16decoder_layer = Model(input=state_model.input, outputs=state_model.get_layer('decoder_layer').output) 17 18state_model.compile(optimizer='adam', loss=generator_loss, metrics=['accuracy']) 19tbcb = TensorBoard(log_dir='./graph', histogram_freq=0, write_graph=True) 20 21state_model.fit(random_obs, random_obs, 22 epochs=n_epoch, 23 batch_size=batch_size, 24 validation_data=(random_obs, random_obs), 25 verbose=verbose, 26 shuffle=True, 27 callbacks=[tbcb] 28 ) 29 30

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tiitoi

2019/03/19 07:48

定数は Keras Backend API の keras.backend.constant(value, dtype=None, shape=None, name=None) を使えばいいと思います。 https://keras.io/ja/backend/
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