問題は、私は、次のような3クラス分類問題の損失関数を定義しようとしてい

Question

：

def func_loss(y_true, y_pred): 
    return -K.mean(K.prod(K.cast(K.argmax(y_pred, axis=1), K.floatx()) - 1.0, K.cast(K.argmax(y_true, axis=1), K.floatx()) - 1.0)) 

私yは、次のようになります。 [[1,0,0], [0,1,0], [1,0,0], [0,0,1], ...]

私の3クラスラベルは直感的にクラス "-1"、 "0"、 "+1"のワンホットエンコーディングです。私は "+/- 1"の正しいラベリングを最大限にし、 "+/- 1"の間違ったラベリングを最小限に抑え、すべての "0"ラベルを無視する。

私は、この損失関数でモデルをコンパイルすると、これは私が得るものです：

Traceback (most recent call last): 
File "", line 1, in 
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/models.py", line 547, in compile 
**kwargs) 
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/engine/training.py", line 622, in compile 
sample_weight, mask) 
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/engine/training.py", line 324, in weighted 
score_array = fn(y_true, y_pred) 
File "", line 2, in func_loss 
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/backend/tensorflow_backend.py", line 464, in prod 
axis = _normalize_axis(axis, ndim(x)) 
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/backend/tensorflow_backend.py", line 435, in _normalize_axis 
if axis is not None and axis < 0: 
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/framework/ops.py", line 547, in nonzero 
raise TypeError("Using a tf.Tensor as a Python bool is not allowed. " 
TypeError: Using a tf.Tensor as a Python bool is not allowed. Use if t is not None: instead of if t: to test if a tensor is defined, and use TensorFlow ops such as tf.cond to execute subgraphs conditioned on the value of a tensor. 

私は、この損失関数と周りに少しの微調整をしようとしてきたが、私は、コンパイル時にそれらのすべては、いくつかのエラーになりますモデル。私はこのことがどのように機能するかについて基本的な誤解があるかもしれないと思う。助けてもらえますか？

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編集： 新しい損失関数：

def func_loss(y_true, y_pred): 
    return -K.mean((K.cast(K.argmax(y_pred, axis=1), K.floatx()) - 1.0)* (K.cast(K.argmax(y_true, axis=1), K.floatx()) - 1.0)) 

Answer 1

私も、TensorflowのGithub上であなたに応えました。

あなたは損失機能を編集しましたが、実際には少し違うエラーになっています。

前に、エラーがあなたが見ることができるように、それはしかし

File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/backend/tensorflow_backend.py", line 464, in prod 
axis = _normalize_axis(axis, ndim(x)) 

K.prodに発生している、今K.mean

File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/backend/tensorflow_backend.py", line 490, in mean 
axis = _normalize_axis(axis, ndim(x)) 

を発生させ、原因はまだ同じです：K.meanとK.prodそれぞれが1つのテンソルを取るので、2番目のTensorは、axis引数として扱われます。