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．
def generator_loss(y_true, y_pred):
return ？？？？
#AutoEncoder(AE)
_input = Input(shape=(200,))
encoded_1 = Dense(np.shape(random_obs)[1], activation='relu')(_input)
encoded_2 = Dense(100, activation='relu')(encoded_1)
encoded_3 = Dense(50, activation='relu', name='encoder_layer')(encoded_2)
#潜在変数（encoded_3.output）
decoded_1 = Dense(50, activation='relu')(encoded_3)
decoded_2 = Dense(100, activation='relu')(decoded_1)
decoded_3 = Dense(200, name='decoder_layer')(decoded_2)
state_model = Model(inputs=_input, outputs=decoded_3)
decoder_layer = Model(input=state_model.input, outputs=state_model.get_layer('decoder_layer').output)
state_model.compile(optimizer='adam', loss=generator_loss, metrics=['accuracy'])
tbcb = TensorBoard(log_dir='./graph', histogram_freq=0, write_graph=True)
state_model.fit(random_obs, random_obs,
epochs=n_epoch,
batch_size=batch_size,
validation_data=(random_obs, random_obs),
verbose=verbose,
shuffle=True,
callbacks=[tbcb]
)-
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tiitoi
2019/03/19 16:48
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/