張量流中的循環損失

我想構建一個網絡，對於給定的輸入，預測一天中的小時。結果應該在0到24範圍內。張量流中的循環損失

我試圖將其解決爲分類問題，但似乎並不正確。我的問題是，我不知道如何建立循環損失函數。例如，在我的情況下，如果網絡的輸出爲1，真實標籤爲23，我希望距離爲2而不是22.是否有可用的圖層？

2016-12-05 GiladD

歡迎來到SO！這是一個很好的問題;它不應該被拒絕。但是，總是希望顯示一些您所做的工作，理想情況下使用代碼或僞代碼片段。這會使你的問題不太可能被誤解爲缺乏研究和努力。 – Praveen

據我所知，沒有預先寫好的循環損失函數。對於週期性損失，你應該寫你自己的損失函數是這樣的：

import keras.backend as K 
def cyclic_loss(y_true, y_pred): 
    return K.min((y_pred +24 - y_true) % 24, (y_true + 24 - y_pred) % 24) 

model.compile(optimizer='sgd', loss=cyclic_loss, metrics=['acc'])

但是如果你定義了你的損失一樣，它不是一個分類問題。如果您想要分類問題，您應該使用單熱編碼對輸出進行編碼，並使用交叉熵作爲丟失函數。那麼你有一天的每個小時的可能性，你以最高的概率獲得小時。

作爲迴歸任務，您可以使用上述的循環損失函數。

來源

2016-12-05 10:34:24

非常感謝。它似乎是我應該使用它作爲迴歸任務。如果我嘗試在tensorflow中編寫它，它是同樣的損失嗎？ – GiladD

如果您使用keras作爲包裝是。如果沒有，你將不得不使用tensorflow後端。我沒有直接使用tensorflow後端的優點，所以我不能肯定地說。 –

好的，謝謝我將與keras合作。有一種方法可以確保y_pred的輸出是以24爲模的嗎？我把relu做成y_pred> 0（Dense（1，activation ='relu'，name = y_pred），但方式不會更高，那麼24 ？凹面和非凸面的損失函數 – GiladD

張量流中的循環損失

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