tensorflow图正则化(NSL)对三重半硬损失(TFA)的影响

Question

如本文所述，我想用nsl.keras.GraphRegularization训练二元目标深度神经网络模型。我的模型在中间稠密层中有一个三重态半硬损耗，不应该是“图正则化”。

来自吉顿的nsl.keras.GraphRegularization 定义：

将图正则化纳入base_model的丢失。 图正则化是在逻辑层上进行的，只有在训练过程中才能进行。

这意味着中间三重态半硬损失不会受到这种正则化的影响。

Answer 1

是的，这就对了。图正则化只适用于base_model的输出。如果您的base_model在另一层中使用三重半硬丢失，则该损失应保持不变。如果不是这样的话，请在https://github.com/tensorflow/neural-structured-learning/issues上注册一个bug。