Блог

Я пытаюсь реализовать что-то вроде приведенного ниже, где я пытаюсь взвесить потери на выборку данных, прежде чем обновлять параметры модели. Есть ли встроенный метод для этого в Tensorflow (2.3 ) Я наткнулся на атрибут «loss_weights», который может быть передан методу model.compile() в документах, но, как я понял, он взвешивает только выходные данные модели и не имеет возможности взвешивать каждый образец.

 parameter_new=parameter_old-(learning_rate*sum of weighted_losses of each sample)
 

вот правильное уравнение обновления параметров с помощью весов, «w» обозначает веса для каждого образца