テンソルの循環損失

Question

与えられた入力に対して、その時刻を予測するネットワークを構築したいと思います。結果は0から24の範囲でなければなりません。

分類問題として解決しようとしましたが、それは正しい方法ではないようです。私の問題は、循環損失機能を構築する方法がわからないことです。たとえば、私の場合、ネットワークの出力が1で真のラベルが23の場合、距離は2でなく22になります。使用できるレイヤーはありますか？

Answer 1

私が知る限り、事前に書かれた循環損失機能はありません。あなたがそのようなあなたの損失を定義した場合、それは分類問題ではありませんが

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']) 

を：巡回損失について、あなたはこのように、独自の損失関数を記述する必要があります。分類問題が必要な場合は、ワンホットエンコーディングで出力をエンコードし、クロスエントロピーを損失関数として使用する必要があります。それからあなたは1日の1時間の確率を持ち、最も高い確率で時間をとります。

回帰タスクとして、上記のような循環損失関数を使用できます。