当它是Tensorflow中某些函数的最小值时如何写损失

Question

我知道有些目标是最小化损失函数，但是如果损失也是一个包含最小化的函数，我怎么能正确地写损失呢？这可能看起来有点混乱，让我举个例子。

损失函数定义如下：

其中f1, f2 是某个网络的特征图输出，b 是移位距离。特征图的移位就像[1, 2, 3, 4, 5] 左移一步是[2, 3, 4, 5, 1]。

问题是我如何使用 tensorflow 编写这个损失函数，因为 b 不可训练，而可训练变量是网络中生成特征图的权重。在 Torch 中这似乎是可能的，因为我可能会以某种方式制作一个 for 循环。我如何在 Tensorflow 中实现这一点？

Answer 1

张量流有一个tf.minimum(x,y)，它返回 x 和 y 之间的最小值。

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/minimum

您可以相信，如果它有一个 tensorflow 操作，它会自动计算梯度，因此可以进行优化。