每个输入具有不同权重的损失函数答案

【问题标题】：loss function with distinct weight for every input每个输入具有不同权重的损失函数
【发布时间】：2017-03-08 09:08:11
【问题描述】：

我想设计我的自定义损失函数，它不仅包含两个输入（y_real 和 y_pred），但我不知道我是否可以做到以及如何做到。

我已经浏览了关于损失函数的答案，所有答案都只输入 y_real 和 y_pred。

但在我的项目中，真假预测的损失是不同的，例如 X1 与 (loss_T1,loss_F1)，X2 与 (loss_T2, loss_F2)。

所以对于我的损失函数，我需要输入四个变量（y_real,y_pred,loss_T,loss_F）。 loss_T,loss_F 作为特征之一在 X （我的数据的每一行）内。

feature1 feature2 feature3 Loss_T Loss_F y X1
X2
X3

有没有办法做到这一点？

感谢您的出色贡献。

【问题讨论】：

你的意思是你需要不同的样本（例如整个向量）不同的权重，不同的属性或不同的权重？（向量的元素）。
可以尝试为你的损失想出一个数学公式吗？
如果 loss_T 和 Loss_F 是您所说的特征，请将它们的值提供给一些占位符并使用 tensorflow 提供的基本数学运算来构建您的损失函数（例如 tf.add(x,y), tf.子（x，y），tf.square（x），tf.reduce_sum（x）等......）。 TensorFlow 将负责反向传播或其他更新。
@maz 不同样本的不同权重
@kaufmanu 我可以为它写一个新的损失函数，但是我需要为每个样本输入损失，我不知道在这种情况下如何传递参数。

【解决方案1】：

较低级别的 tensorflow API 可以为您工作。例如，Optimizer.optimize_loss 取一个损失张量，它只是损失函数的输出，并将其最小化。所以如果你直接使用optimize_loss，你可以用任何你想要的复杂方式来构建你的损失函数。

【讨论】：