在 TensorFlow 的 SKFlow 模型训练中应用自定义成本函数

Posted

技术标签:

【中文标题】在 TensorFlow 的 SKFlow 模型训练中应用自定义成本函数【英文标题】:Applying custom costfunction in TensorFlow's SKFlow model training 【发布时间】:2016-09-13 23:04:57 【问题描述】:

我正在尝试在使用 sklearn 实现的同时使用 TensorFlow 制作回归模型,因此它可以很好地与我制作的所有其他模型配合使用。但是,我似乎找不到使用自定义评分函数(成本函数或目标函数)训练模型的方法。

这对 skflow 来说是不可能的吗?

感谢负载!

【问题讨论】:

【参考方案1】:

许多示例使用learn.models.logistic_regression,它基本上是一个内置的高级模型,可以返回预测和损失。例如,models.logistic_regression 使用 ops.losses_ops.softmax_classifier,这意味着您可以查看 ops.losses_ops.softmax_classifier 是如何实现的,并可能使用 TensorFlow 低级 API 来实现您自己的损失函数。

【讨论】:

以上是关于在 TensorFlow 的 SKFlow 模型训练中应用自定义成本函数的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

在 Tensorflow 中,获取图中所有张量的名称

Windows下编译TensorFlow1.3 C++ library及创建一个简单的TensorFlow C++程序

基于CNN卷积神经网络的TensorFlow+Keras深度学习的人脸识别

skflow 分类与回归接口API 简单测试

Tensorflow2.0语法 - dataset数据封装+训测验切割

TensorFlow 的超参数调整