张量流图正则化 (NSL) 如何影响三重半硬损失 (TFA)

Question

我想使用nsl.keras.GraphRegularization训练一个二元目标深度神经网络模型，如本教程中所述。 我的模型在不应该被“图形正则化”的中间密集层中有一个三重半硬损失。

来自 Github 上的nsl.keras.GraphRegularization 定义：

将图正则化合并到base_model的损失中。

图正则化是在 logits 层上完成的，并且仅在训练期间进行。

就是说中间的triplet semihard loss不会受到这个正则化的影响？

Answer 1

恩，那就对了。 图正则化将仅应用于base_model的输出。 如果您的base_model在base_model使用三重半硬损失，则该损失应保持不受影响并保留。 如果情况并非如此，请在https://github.com/tensorflow/neural-structured-learning/issues提交错误。