У меня реализована функция потерь, которая использует методы numpy и opencv. Эта функция также использует входное изображение и выход сети.
Можно ли преобразовать входные и выходные слои в массивы numpy, вычислить потери и использовать их для оптимизации сети?
Нет, градиенты необходимы для выполнения градиентного спуска, поэтому, если у вас есть только числовая потеря, ее нельзя дифференцировать, в отличие от символической потери, которая требуется Keras.
Ваш единственный шанс — реализовать свою потерю с помощью функций keras.backend или использовать другую структуру глубокого обучения, которая может позволить вам указать градиент вручную. Вам все равно нужно будет как-то вычислить градиент.
