y와 y_prediction (행렬 형식)을 취하는 외부 함수가 있으며 예측이 실제로 얼마나 좋은지 또는 나쁜지를 나타내는 메트릭을 계산합니다.그라데이션 최적화 도구에 대한 사용자 지정 외부 손실 메트릭?
메트릭은 단순한 y - ypred 또는 혼동 행렬이 아니지만 여전히 유용하고 중요합니다. 손실에 대해 계산되거나 optimizer.minimize에 대한 인수로 계산 된이 숫자를 어떻게 사용할 수 있습니까?
것은 내가이 작업을 수행하는 두 가지 방법이 있다고 생각 제대로 이해하는 경우 : 당신이 exemple SVD에 대한 (정의 그라데이션 tensorflow 작전으로 writen 수 계산하려는 손실 중 하나가 tensorflow 라이브러리에 정의 된 그라데이션이 없습니다
saddly) 최적화가 직접적입니다.또는 당신은 항상 NumPy와 사업자와 손실 함수를 작성하고) (https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/py_func를 tf.py_func 사용하고 여기에 말했듯이 당신이 명시 적으로 손으로 그라데이션을 가질 수 How to make a custom activation function with only Python in Tensorflow? 하지만 당신은 명시 적 공식을 알고있다 당신의 그라디언트 ...