Keras/Tensorflow 预测在另一个程序中用于计算损失

Question

我想尝试使用 Keras/Tensorflow 和另一个程序的管道。下面我的“非常专业”图表显示了我想要完成的工作

CNN with external program pipeline

CNN 的输入是一个 2D 矩阵，输出是一个与输入矩阵具有相同维度的 2D 矩阵。我想将预测输入到一个单独的程序中，该程序计算一个新的二维矩阵，然后将其与输入矩阵进行比较以计算损失。

我知道这计算起来会很慢，但我还是想知道它是否可行。我的第一个想法是修改损失函数以与外部程序交互——但少量研究似乎表明这是不可能的。是否有其他方法可以将单独的程序插入到损失函数中，或者是否有其他方法可以重做此管道？

非常感谢任何建议！

Answer 1

简短的回答是不，一般来说这是不可能的。这是因为 CNN 和任何神经网络都是通过使用反向传播和损失函数来训练的。如果要执行反向传播，您需要知道将输入 x 转换为输出 y 的过程。这样你就可以计算梯度。如果您使用黑盒程序作为等式的一部分，则无法进行反向传播。

一些可能的建议。

• 如果可行，您可以训练一个卷积网络来模拟黑盒程序，然后就可以将其用作训练的一部分。
• 您可以进行其他形式的优化，无需渐变/使用黑盒损失函数。