質問編集履歴
5
入力と正解ラベルについて，曖昧になっており，間違っていたので修正いたしました．
test
CHANGED
|
File without changes
|
test
CHANGED
|
@@ -1,4 +1,4 @@
|
|
|
1
|
-
###
|
|
1
|
+
###損失関数を自作したい
|
|
2
2
|
|
|
3
3
|
初めての投稿になります．慣れておらず，間違っている部分がありましたら，すみません．
|
|
4
4
|
|
|
@@ -8,7 +8,11 @@
|
|
|
8
8
|
|
|
9
9
|
|
|
10
10
|
|
|
11
|
+
CNNモデルは16×16の画像を入力とし，50次元の1次元ベクトルを出力としています．
|
|
12
|
+
|
|
13
|
+
|
|
14
|
+
|
|
11
|
-
作りたいloss関数は正解ラベルであるy_true75次元((x,y,c)×25)，予測ラベルであるy_pred50次元((x,y)×50)において，xとyのmseに正解ラベルのcをかけたものをlossとしたいです．
|
|
15
|
+
作りたいloss関数は正解ラベル(教師ベクトル)であるy_true75次元((x,y,c)×25)，予測ラベルであるy_pred50次元((x,y)×50)において，xとyのmseに正解ラベルのcをかけたものをlossとしたいです．
|
|
12
16
|
|
|
13
17
|
|
|
14
18
|
|
4
test
CHANGED
|
@@ -1 +1 @@
|
|
|
1
|
-
keras 自作 損失関数
|
|
1
|
+
keras 自作 損失関数 正解ラベル 予測ラベル 異なる形
|
test
CHANGED
|
File without changes
|
3
test
CHANGED
|
File without changes
|
test
CHANGED
|
@@ -2,7 +2,7 @@
|
|
|
2
2
|
|
|
3
3
|
初めての投稿になります．慣れておらず，間違っている部分がありましたら，すみません．
|
|
4
4
|
|
|
5
|
-
|
|
5
|
+
損失関数を自作したいですが，プログラムがうまく動かず，困っています．症状としては，実行した際にすごく時間がかかり止まってしまいました．
|
|
6
6
|
|
|
7
7
|
loss関数を作成するのは初めてで，調べながら取り組んだものの，コードは明らかに間違っていると思いますが，自分の作りたいloss関数をどう実装すればいいのか分かりません．
|
|
8
8
|
|
2
test
CHANGED
|
File without changes
|
test
CHANGED
|
@@ -8,7 +8,7 @@
|
|
|
8
8
|
|
|
9
9
|
|
|
10
10
|
|
|
11
|
-
作りたいloss関数は
|
|
11
|
+
作りたいloss関数は正解ラベルであるy_true75次元((x,y,c)×25)，予測ラベルであるy_pred50次元((x,y)×50)において，xとyのmseに正解ラベルのcをかけたものをlossとしたいです．
|
|
12
12
|
|
|
13
13
|
|
|
14
14
|
|
|
@@ -20,7 +20,7 @@
|
|
|
20
20
|
|
|
21
21
|
|
|
22
22
|
|
|
23
|
-
(
|
|
23
|
+
(y_trueはx,y,c,x,y,c...y_predはx,y,x,y,...という順番で入っています．)
|
|
24
24
|
|
|
25
25
|
loss関数には引数として(y_true,y_predict)を用い，それぞれの形はy_true[batchsize][row][col][ch]となっていると思います．
|
|
26
26
|
|
1
test
CHANGED
|
File without changes
|
test
CHANGED
|
@@ -9,6 +9,16 @@
|
|
|
9
9
|
|
|
10
10
|
|
|
11
11
|
作りたいloss関数は入力75次元((x,y,c)×25)，出力50次元((x,y)×50)のCNNにおいて，xとyのmseに入力のcをかけたものをlossとしたいです．
|
|
12
|
+
|
|
13
|
+
|
|
14
|
+
|
|
15
|
+
(y_true[0]-y_pred[0])^2 * + (y_true[1]-y_pred[1])^2 *y_true[2] がひとまとまりで、(y_true[3]-y_pred[3])^2 * + (y_true[4]-y_pred[4])^2 *y_true[5] 、、、
|
|
16
|
+
|
|
17
|
+
と順番に足していくイメージです。
|
|
18
|
+
|
|
19
|
+
|
|
20
|
+
|
|
21
|
+
|
|
12
22
|
|
|
13
23
|
(入力はx,y,c,x,y,c...出力はx,y,x,y,...という順番で入っています．)
|
|
14
24
|
|