केरास

Question

में कस्टम लॉस फ़ंक्शन मैं एक सीएनएन का उपयोग एक फीचर एक्स्ट्रैक्टर के रूप में और वर्गीकरण के लिए पूरी तरह से जुड़े ब्लॉक के रूप में एक छवि वर्ग-वृद्धिशील क्लासिफायर दृष्टिकोण पर काम कर रहा हूं।

सबसे पहले, मैंने एक नया कार्य करने के लिए एक वीजीजी प्रति प्रशिक्षित नेटवर्क की अच्छी तरह से ट्यूनिंग की। एक बार जब नेट को नए कार्य के लिए प्रशिक्षित किया जाता है, तो मैं नए वर्ग उपलब्ध होने पर भूलने से बचने के लिए प्रत्येक वर्ग के लिए कुछ उदाहरण संग्रहीत करता हूं।

जब कुछ कक्षाएं उपलब्ध हैं, तो मुझे उदाहरण के प्रत्येक आउटपुट की गणना करना है जिसमें नए वर्गों के लिए उदाहरण शामिल हैं। अब पुराने वर्गों के लिए आउटपुट में शून्य जोड़ना और नए वर्ग आउटपुट पर प्रत्येक नई कक्षा से संबंधित लेबल जोड़ना मेरे पास मेरे नए लेबल हैं, यानी: यदि 3 नए वर्ग प्रवेश करते हैं ....

पुरानी कक्षा का प्रकार आउटपुट: [0.1, 0.05, 0.79, ..., 0 0 0]

नई कक्षा प्रकार आउटपुट: [0.1, 0.09, 0.3, 0.4, ..., 1 0 0] ** अंतिम आउटपुट कक्षा से मेल खाते हैं।

मेरा सवाल यह है कि, मैं नए वर्गों के लिए प्रशिक्षित करने के लिए एक कस्टम के लिए हानि समारोह कैसे बदल सकता हूं? नुकसान समारोह है कि मैं लागू करना चाहते हैं के रूप में परिभाषित किया गया है:

जहां आसवन नुकसान वर्ष कक्षाओं के लिए आउटपुट से मेल खाती है भूल से बचने के लिए, और वर्गीकरण हानि नए वर्गों से मेल खाती है।

यदि आप मुझे कैमरा में हानि समारोह को बदलने के लिए कोड का नमूना प्रदान कर सकते हैं तो अच्छा होगा।

धन्यवाद !!!!!

Answer 1

आपको केवल इसके लिए एक फ़ंक्शन परिभाषित करना है, गणना के लिए केरेस बैकएंड फ़ंक्शंस का उपयोग करना। फ़ंक्शन को वास्तविक मान और मॉडल अनुमानित मान लेना चाहिए।

अब, क्योंकि मुझे यकीन नहीं है कि आपके फ़ंक्शन में जी, क्यू, एक्स एक वाई क्या है, मैं इसके बारे में सावधानी बरतने के बिना यहां मूलभूत उदाहरण बनाउंगा या यह वास्तव में उपयोगी काम है:

import keras.backend as K 

def customLoss(yTrue,yPred): 
    return K.sum(K.log(yTrue) - K.log(yPred)) 

सभी बैकएंड कार्यों यहां देखा जा सकता: https://keras.io/backend/

उसके बाद, एक नियमित रूप से एक की है कि समारोह का उपयोग कर अपने मॉडल संकलन बजाय:

model.compile(loss=customLoss, optimizer = .....)