Tensorflow R：具有自定义损失函数的深度神经网络

（右） 假设我有一个

损失函数

，它将一个函数作为输入，并在固定数据集的（固定）一系列转换中对其求值。是否可以将其集成到中，并将其用作

DNN回归

？为了进行深入学习，我目前正在使用

tensorflow->R

界面

R的实现允许您使用自定义丢失函数。但是，该函数需要使用非常特定的语法来实现，并且应该采用

y\u true

和

y\u pred

参数。你可以找到一个很好的教程。以下代码将为您提供一些直觉：

model %>% compile(
  optimizer = "your-choice-of-optimezer",
  loss = custom_loss_function,
  metrics = c("your-choice-of-metric")
)

在哪里

自定义丢失功能
custom_loss_function <- function(y_true, y_pred) {
  K <- backend()
  ... # define your function using the backend K
}