在 TensorFlow 的 SKFlow 模型训练中应用自定义成本函数
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【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
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