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Tensorflows tf.losses.compute_weighted_lossを使用したいが、良い例は見つからない。私は複数クラスの分類問題を持ち、tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logitsを損失として使います。今度は、各ラベルのエラーを個別に評価したいと思います。 n個のラベルがあるとしましょう。つまり、n個のサイズの重みベクトルが必要です。残念ながら、tfはエラー重みの（b、n）の形をした行列を渡すことを期待しています。ここでbはバッチサイズです。だから、基本的に私はウェイトベクトルをb回繰り返す必要があります。バッチサイズが固定であれば問題ありませんが、バッチサイズが可変であれば（たとえば、データセットの最後に小さなバッチなど）、私は適応する必要があります。これを回避する方法はありますか？Tensorflow compute_weighted_loss例
ネヴァーマインド。放送を可能にするためにベクトルを（n、）から（1、n）に変更するだけでした。 – nadre