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python-3.x - 有没有办法在张量流中施加约束，我可以在此过程中强制执行一些规则吗？

问题描述

是否有某种方法可以限制张量流生成的数据，例如，如果我的模型产生两个输出，您可以对这些输出施加某种约束吗，例如如果 a 和 b 输出可以预先执行类似（a +b)/2<10? 所以模型不会打破这个规则？

提前致谢

标签： python-3.xtensorflowconstraints

解决方案

如果“由 TensorFlow 生成”是指由神经网络生成，我认为一般情况下不可能做到这一点。您不能真正保证神经网络的输出通常不会违反此类硬约束，尤其是在测试时。

这是你可以做的：

  • 添加损失项，例如max(0, (a+b)/2 - 10). 这不能保证不违反您的约束（NN 的优化是“尽力而为”）。顺便说一句，这个损失函数与支持向量机中使用的铰链损失非常相似。
  • 使用适当的激活函数。例如，如果您知道您的数据必须介于 之间[0, 1]，请在输出上使用 sigmoid 激活。
  • 如果输出超出允许范围，则将其“投影”回允许范围。

虽然最后两个选项保证了可行性，但并不总是可以做到这一点，或者不清楚如何做到这一点，甚至更糟糕的是，这将如何影响学习。例如，如果你看到了，(a+b)/2 >= 10你会怎么做？你会减少直到约束被满足，还是b两者兼而有之？有时可以通过一些度量来定义“最近的可行点”，但一般情况下不是这样。ab

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