我们的目标是更加重视某些错误(在这种情况下,如果预测值为0,则需要更大的损失,而真值为1)。return 1 return 0
问题是这样,我的损失函数就不会是我想这就是我犯错误的原因:
ValueError: An operation has `None` for gradient.对于如何实现一个定制的损失函数,根据某些</em
我想取损失函数的梯度,仅相对于层中的单个权重。对于关于整个第一层的导数,下面的代码很好用 with tf.GradientTape() as tape:g = tape.gradient(loss(y, y_pred), model.trainable_variables[0][:1]) 但是这将返回None。我认为访问变量会将