使用两个输入层和 numpy 操作的 Keras 损失层

Question

我实现了一个使用 numpy 和 opencv 方法的损失函数。该函数还使用了输入图像和网络的输出。

是否可以将输入层和输出层转换为 numpy 数组，计算损失并使用它来优化网络？

Answer 1

不，梯度下降需要梯度，所以如果你只有数值损失，它是无法区分的，而Keras要求的是符号损失。

你唯一的机会是使用 keras.backend 函数来实现你的损失，或者使用另一个可能让你手动指定梯度的深度学习框架。您仍然需要以某种方式计算梯度。