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某些规则吗？

Question

是否存在某种方式对张量流生成的数据进行约束，例如，如果我的模型产生了两个输出，你可以对它们施加某种约束，比如a和b，其中输出可以预先强制执行类似的东西（a + b）/ 2 <10？那么模型不会打破这个规则？

提前致谢

Answer 1

如果“由TensorFlow生成”意味着由神经网络生成，我认为通常不可能这样做。你不能真正保证神经网络的输出通常不会违反这些硬约束，特别是在测试时。

这是你可以做的：

• 添加一个损失术语，像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”）。这种损失函数非常类似于支持向量机中使用的铰链损耗。
• 使用适当的激活功能。例如。如果您知道您的数据必须位于[0, 1]之间，请在输出上使用sigmoid激活。
• 如果输出位于其外部，则将“输出”返回到允许的范围。

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 - 更糟糕的是 - 这将如何影响学习。例如，如果你看到(a+b)/2 >= 10你会做什么？你会减少b直到达到约束，还是以某种方式权衡a和b？有时可以定义“最接近的可行点”w.r.t.一些指标，但不是一般的。