グラディエントオプティマイザのカスタム外部損失メトリック？

Question

私はyとy_prediction（行列形式）をとり、実際の予測がどれほど良いか悪いかを示すメトリックを計算する外部関数を持っています。

メトリックは単純なy - ypredまたは混同行列ではありませんが、依然として非常に有用で重要です。この数値を損失のために計算したり、optimizer.minimizeの引数として使用するにはどうすればよいですか？

Answer 1

私が正しく理解している場合、私はこれを行うには、2つの方法があると思う：

あなたが計算したい損失は勾配が定義されているtensorflowオプスとして書かのいずれかとすることができる（exemple SVDがtensorflowライブラリで定義された勾配を持っていないためsaddly）最適化は直接的です。

それとも、常に（numpyのオペレータとあなたの損失関数を書き、tf.py_funcを使用することができます）https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/py_func、その後、あなたにここで述べて手で明示的な勾配を持っている：How to make a custom activation function with only Python in Tensorflow? しかし、あなたはあなたの明示的な式を知っている必要がありますグラデーション...