在Torch中添加自定义损失函数

2016-5-28 23:48:52
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在Torch中实现自定义损失函数的必要步骤是什么？

看起来你需要编写updateOutput和updateGradInput的实现。

就这样吗？那么你基本上创建了一个新类：

local CustomCriterion, parent =   torch.class('CustomCriterion','nn.Criterion')

并实现了以下两个函数：

function CustomCriterion:updateOutput(input, target)
function CustomCriterion:updateGradInput(input, target)

这样正确吗，或者还有更多需要做的？

此外，对于这些提供的准则，这些函数是用C实现的，但我认为Lua实现也可以，尽管可能会慢一点？

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用户1866656
用户1866656

我已经按照伪代码实现了形式为

--假设输入被划分为input_a、input_b
--         目标被相应地划分为target_a、target_b
f(input)=MSE(input_a,target_a)+ custom_sutff(input_b,target_b)

的函数很多次，就像你描述的那样。所以据我所知，我认为两个问题的答案都是肯定的。

基本上，nn/MSECriterion.lua和 this 似乎支持这种做法。

2017-06-26 22:49:02

作者:

用户6395685

用户6395685
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