Tensorflow：调用 tf.reduce_sum 时如何忽略数组的一部分
Tensorflow: How to ignore parts of an array when calling tf.reduce_sum
我想改变典型的 MSE 损失函数。现在我有以下代码：
squared_difference = tf.reduce_sum(tf.square(target - output), [1])
mse_loss = tf.reduce_mean(squared_difference)
两个张量的形状都是[batch_size, 10]，目标的一个例子是[0,1,2,3,0.5,0.5,0.5,7,8,9]。 0.5 始终位于索引 4、5 和 6。
我现在要做的是完全忽略这些指标，如果网络输出在这些指标处没有 0.5，则不要增加损失。
所以如果输出是 [0,1,2,3,20,10,14,7,8,9] 损失应该是 0.
实现此目标的最佳方法是什么？
您可以通过多种方式处理此问题。一种直接的方法是使用 tf.losses.mean_squared_error 的 weights 参数。传递一个 bsz x labels 张量，它用作一种掩码，其中 1 表示您要考虑的值，0 表示忽略。大多数损失函数都存在 weights 参数。
我想改变典型的 MSE 损失函数。现在我有以下代码：
squared_difference = tf.reduce_sum(tf.square(target - output), [1])
mse_loss = tf.reduce_mean(squared_difference)
两个张量的形状都是[batch_size, 10]，目标的一个例子是[0,1,2,3,0.5,0.5,0.5,7,8,9]。 0.5 始终位于索引 4、5 和 6。
我现在要做的是完全忽略这些指标，如果网络输出在这些指标处没有 0.5，则不要增加损失。
所以如果输出是 [0,1,2,3,20,10,14,7,8,9] 损失应该是 0.
实现此目标的最佳方法是什么？
您可以通过多种方式处理此问题。一种直接的方法是使用 tf.losses.mean_squared_error 的 weights 参数。传递一个 bsz x labels 张量，它用作一种掩码，其中 1 表示您要考虑的值，0 表示忽略。大多数损失函数都存在 weights 参数。