TorchのClassNLLCriterionを変更する

Question

私はTorchを初めて使用しており、Torchのカスタム損失機能を作成したいと考えています。変更はClassNLLCriterionです。具体的には、ClassNLLCriterion損失は次のとおりです。

loss(x, class) = -x[class] 

私はこれがあることを変更したい：

F(x)

loss(x, class) = -x[class] + F(x) 

は（キーとして）テーブルにxを検索し、その値を出力する関数です。

私の質問は、このカスタム基準を実装する正しい方法は何ですか。 updateOutput()機能は簡単ですが、updateGradInput()機能を実装するにはどうすればよいですか？

Answer 1

F(x)がネットワークパラメータに関して区別できない場合、損失機能内で使用することはできません。微分可能性は、逆伝播中に勾配降下を実行するために必要な条件である。 Non-smooth and non-differentiable customized loss function tensorflowを参照してください。