例えばtensorflow

Question

、Xでテンソルで表すことができない損失ネットワーク出力Yに供給さを定義する方法。次いでYを喪失CBが特定の反復まで訓練された後、新しいネットワークBを訓練するために使用 X にBを評価し、出力され、損失Cが使用されていますトレーニングネットワークの損失としてA。要するに、以前のネットワークの出力に基づいて訓練可能なネットワークである損失を定義します。このようなテンソルフローの損失を定義する方法はありますか？ありがとう。

Answer 1

これが機能するかどうかわかりませんが、以下を試してみてください。cの損失を計算したら、この値をプレースホルダを使用してネットワークAに戻すことができます。次に、このプレースホルダーを、モデルA内のトレーニング不可能な変数に割り当てます。この割り当て操作は、最適化ステップにフィードして最適化ステップでフェッチできる「トレーニング操作」になります。両方のネットワークが同じグラフに読み込まれている場合、おそらくプレースホルダを介した回避策は必要ありません。