Я пытаюсь предсказать среднее значение и дисперсию случайной величины на каждом этапе рекуррентной нейронной сети. Мне нужно обучить эту модель, используя отрицательное биномиальное логарифмическое правдоподобие в качестве функции потерь, где модель учится выводить среднее значение и дисперсию, а также каждый временной шаг, который определяет распределение. Может кто-нибудь помочь мне с реализацией этой функции потерь в тензорном потоке.
Как реализовать отрицательную биномиальную вероятностную функцию капюшона в тензорном потоке и использовать ее в качестве функции потерь для обучения RNN?
comment
Можете ли вы уточнить это, пожалуйста? а также реализовать пользовательскую функцию потерь довольно просто stackoverflow.com/questions/34875944/
- person ARAT schedule 14.01.2019
comment
Не могли бы вы сослаться на упоминание функции потерь в - arxiv.org/pdf/1704.04110.pdf . Страница 4 уравнение 2
- person Shamane Siriwardhana schedule 14.01.2019
