Использование потери Tensorflow Huber в Keras

Я пытаюсь использовать huber loss в keras-модели (написав DQN), но я получаю плохой результат, я думаю, что я что-то не так. Мой код ниже.

model = Sequential()
model.add(Dense(output_dim=64, activation='relu', input_dim=state_dim))
model.add(Dense(output_dim=number_of_actions, activation='linear'))
loss = tf.losses.huber_loss(delta=1.0)
model.compile(loss=loss, opt='sgd')
return model

Ответы

Ответ 1

Я пришел сюда с тем же вопросом. В принятом ответе используется logcosh который может иметь схожие свойства, но это не совсем Huber Loss. Вот как я реализовал Huber Loss для Keras (обратите внимание, что я использую Keras от Tensorflow 1.5).

import numpy as np
import tensorflow as tf

'''
 ' Huber loss.
 ' https://jaromiru.com/2017/05/27/on-using-huber-loss-in-deep-q-learning/
 ' https://en.wikipedia.org/wiki/Huber_loss
'''
def huber_loss(y_true, y_pred, clip_delta=1.0):
  error = y_true - y_pred
  cond  = tf.keras.backend.abs(error) < clip_delta

  squared_loss = 0.5 * tf.keras.backend.square(error)
  linear_loss  = clip_delta * (tf.keras.backend.abs(error) - 0.5 * clip_delta)

  return tf.where(cond, squared_loss, linear_loss)

'''
 ' Same as above but returns the mean loss.
'''
def huber_loss_mean(y_true, y_pred, clip_delta=1.0):
  return tf.keras.backend.mean(huber_loss(y_true, y_pred, clip_delta))

В зависимости от того, хотите ли вы уменьшить потерю или среднее значение потери, используйте соответствующую функцию выше.

Ответ 2

Вы можете обернуть Tensorflow tf.losses.huber_loss в пользовательскую функцию потери Keras и затем передать ее своей модели.

Причина обертки в том, что Keras будет передавать только y_true, y_pred в функцию потерь, и вы, вероятно, захотите также использовать некоторые из многих параметров для tf.losses.huber_loss. Итак, вам понадобится какое-то закрытие вроде:

def get_huber_loss_fn(**huber_loss_kwargs):

    def custom_huber_loss(y_true, y_pred):
        return tf.losses.huber_loss(y_true, y_pred, **huber_loss_kwargs)

    return custom_huber_loss

# Later...
model.compile(
    loss=get_huber_loss_fn(delta=0.1)
    ...
)

Ответ 3

Я искал потери кераса. По-видимому, logcosh обладает теми же свойствами, что и потеря хубера. Более подробную информацию об их сходстве можно увидеть здесь.

Ответ 4

Как насчет:

    loss=tf.keras.losses.Huber(delta=100.0)