Tensorflow fit，您可以在训练数据中的特定元素上设置权重/偏差吗？

Question

假设我给我的 TF model 提供了一个 3D array

例如与input_shape = (3,3)

X_data =      [ [[3,4,-1] , [2,2,-8] , [4,7,0]] , 
                [[...] , [...] , [5,10,-15]] ,
                 ... ]

tf.fit() 函数有一个参数class_weight，但从我看到的示例中，它只分隔Y_data = [ 0, 1, 1 ...] 中的输出标签（在我的情况下为 0 或 1）之间的权重，从而使更多注意，或其他输出。

但我需要的是训练功能。更多地注意输入中的一些数据。

例如在X_data 中，我希望训练函数考虑并更加偏向关于训练数据中最后一个array 2D array => [4,7,0]、[5,10,-15] 等等.

或者，例如。对于arrays => 3, 2 and 4 中的每一个中的第一个元素，考虑并更加偏向。

这可能吗？

Answer 1

您应该使用自定义损失函数来做到这一点：

loss = 0.6 * loss(a[0]) + 0.2 * loss(a[1]) + 0.2 * loss(a[2])

试试这个公式。