CNTKの形状が異なるいくつかの損失関数を正しく組み合わせるにはどうすればよいですか？

Question

CNTKでは、異なる形状のいくつかの損失関数を組み合わせたいと思っています。 、私はちょうどそれらを追加することはできません、個々の形状が明らかに

rpn_loss_cls: (33489,1) 
rpn_loss_bbox: (33489,1) 
loss_cls: (100,1) 
loss_cls: (100,1) 

ある

loss = rpn_loss_cls + rpn_loss_bbox + loss_cls + loss_bbox 

：私が使用したいの損失は、それぞれがネットワークを訓練するための勾配に貢献し、四つの部分を持っています私はトレーナーに損失を渡す前に 'スプライス'を使ってそれらを積み重ねる必要がありますか？既にこれを行うPythonの例がありますか？

Answer 1

あなたが望むようにそれらを組み合わせ、その後、各損失スカラー作るためにall_axes()かall_static_axes()とreduce_sumまたはreduce_meanを使用することができます。