深度神经网络传递自变量损失

Question

matlab中（1）如何在自定义的function loss = forwardLoss(layer, YTrue, YPred)需要传递每次计算更新的自变量参数去按照公式计算额外损失。（2）如何将function dLdYPred = backward(layer, YTrue, YPred)参与计算

% 主脚本 trainNetwork.m
 
% 清空工作区
clear;
clc;
hiddennum=20;
% 生成示例数据
rng(56);
XTrain1 = rand(10, 100)';  % 10个特征的100个样本
YTrain1 = rand(1, 100)';   % 1个输出的100个样本
[trainInds, validInds] = dividerand(size(XTrain1, 1), 0.8); % 0.8代表80%的数据用于训练
% 划分数据
XTrain = XTrain1(trainInds, :);
YTrain = YTrain1(trainInds);
XValid =XTrain1(validInds, :);
YValid = YTrain1(validInds);


% 合并验证输入和输出数据
% 将验证数据整合为一个矩阵或table，第一列是输入，第二列是目标
ValidationInput = XValid;          % 验证集的输入部分
ValidationTarget = YValid;         % 验证集的输出（转置，因为通常期望是一行对应一个输出）

% 如果你的数据已经是table形式
ValidationData={ValidationInput,ValidationTarget};
% ValidationData = table(ValidationInput, ValidationTarget, 'VariableNames', {'Input', 'Output'});

% 或者如果使用cell array
% ValidationData = {ValidationInput{:}, ValidationTarget};
net=newff(XTrain,YTrain,hiddennum,{'tansig','purelin'},'trainlm');% 建立模型，传递函数使用purelin，采用梯度下降法训练

% 定义网络的结构
layers= [
    featureInputLayer(10)    % 输入层
    fullyConnectedLayer(20)   % 隐藏层
    reluLayer                 % 激活层
    fullyConnectedLayer(1)    % 输出层
    CustomLossLayer('customLoss')]; % 自定义损失层

 
% 定义训练选项
% options = trainingOptions('adam', ...
%     'MaxEpochs', 100, ...
%     'MiniBatchSize', 32, ...
%     'Verbose', false, ...
%     'InitialLearnRate', learnRate, ...
%     'Plots', 'training-progress');

options = trainingOptions('adam', ... % 使用SGD（Stochastic Gradient Descent with Momentum）作为优化器
                           'MiniBatchSize', 32, ... % 批次大小
                           'MaxEpochs', 100, ...       % 最大迭代次数
                           'InitialLearnRate', 0.001, ... % 初始学习率
                           'ValidationData', ValidationData, ...
                           'Verbose', false);
                                  % 是否显示详细信息
                           % 'Plots', 'training-progress'); % 设置lossFunction为交叉熵加上指数平滑

 %然后开始训练网络
%net.initFcn = @featweightinit;

% 训练网络
net = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers,options);

模块

classdef CustomLossLayer < nnet.layer.RegressionLayer
    methods
        function layer = CustomLossLayer(name)
            % 构造函数
            layer.Name = name;
            layer.Description = 'Custom Loss Layer';
            
        end
        
        function loss = forwardLoss(layer, YTrue, YPred)
            %需要上传自变量参数计算额外损失
% 前向传播计算损失
                
            loss = mean((YTrue - YPred).^2); % 示例：均方误差
            regularizationLambda = 0.001; % 正则化参数
            % 定义正则化函数，此处使用的是L2正则化，可以根据需要添加其他正则化方式
                regularization = @(x) regularizationLambda * sum(x.^2);
                
                % 定义残差项，此处假设残差项是输出和一个基线之间的差异
                residual = @(x, y) mean(abs(x - y));
                
                % 定义物理损失项，例如热损失，这里仅作为示例，具体定义根据实际情况
                physicalLoss = @(x) 0.1*mean(10 * log(1 + x)); % 假设的物理损失函数
            jixian=mean(YTrue);
            loss = loss +regularization(YPred)+residual(YPred,jixian) +physicalLoss(YPred);
             % loss = net.performFcn(net, X, T); % 原始损失
            %loss = loss +  regularizationLambda * sum((YTrue - YPred).^2) / 2; % L2正则化项，偏置的平方和
            %loss = loss +  regularizationLambda * sum((YPred).^2) / 2; % L2正则化项，偏置的平方和
           % loss =loss+ regularizationLambda * sum((YPred).^2) / 2; % L2正则化项，偏置的平方和
            
        end
        
        function dLdYPred = backward(layer, YTrue, YPred)
            % 反向传播计算梯度
            regularizationLambda = 0.001; % 正则化参数
            dLdYPred = -2 * (YTrue - YPred) / numel(YTrue); % 均方误差的梯度
            % grad = net.performFcn(net, X, T, 'grad'); % 损失的梯度
           dLdYPred = dLdYPred +  regularizationLambda .* YPred; % 更新偏置梯度项
        end
    end
end

Answer 1

引自文心一言AI大模型：ERNIE-Speed-8K，若有帮助，还望采纳。

在MATLAB的深度神经网络工具箱中，自定义损失函数和反向传播函数主要涉及两个步骤：定义损失层类以及训练网络时指定自定义层。针对你的问题，我会详细解释如何在MATLAB中实现这个过程，并且传递额外的自变量参数以及实现反向传播。

首先，你定义了一个名为CustomLossLayer的自定义损失层类。这个类继承自nnet.layer.RegressionLayer，并覆盖了forwardLoss和backward方法来实现自定义的前向传播和反向传播过程。

接下来是如何在训练过程中使用你的自定义层并传递额外的自变量参数。在你的主脚本中，你已经创建了一个网络结构layers，其中包含了你的自定义损失层。在训练网络时，需要确保你的训练选项(options)中的损失函数与你自定义的forwardLoss方法相匹配。你可以在训练网络时通过传递额外的参数来控制损失计算过程。这些参数可以在训练过程中更新并传递给损失函数。在你的案例中，这些参数可以在每次迭代时传递给损失计算函数。具体实现如下：

1. 在你的主脚本中定义一个变量来存储这些额外的参数（例如，你可以定义一个结构体来存储这些参数）。
2. 在每次迭代过程中更新这些参数（可以在循环内部或根据算法逻辑）。
3. 在调用trainNetwork函数时，通过某种方式将这些参数传递给自定义的forwardLoss函数。然而，直接传递参数给特定的层在MATLAB的神经网络工具箱中并不直接支持。一种可能的解决方案是在自定义层的方法中使用全局变量或细胞数组来存储这些参数，并在每次调用时更新它们。需要注意的是这样做可能会导致代码的复杂性增加，且可能引入额外的错误和难以调试的问题。更好的方法可能是设计一种算法逻辑来管理这些参数，并在必要时将它们传递给训练过程。具体的实现取决于你的具体需求和你的算法逻辑。

至于反向传播部分，你的backward函数已经定义了如何计算梯度。这部分在训练过程中自动进行，你不需要额外操作。在反向传播过程中，梯度会自动计算并用于更新网络权重。你所定义的backward函数应该返回计算得到的梯度，这些梯度将被用于网络的权重更新。因此你需要确保你的backward函数正确地计算了梯度并返回了正确的结果。注意正则化项和其他额外损失项的添加应该正确地进行，以确保梯度的计算是准确的。另外注意检查你的损失和梯度的计算是否一致，以避免在训练过程中出现不一致的结果。

总的来说，你需要确保你的自定义损失层和反向传播函数正确地实现了你的算法逻辑，并且在训练过程中正确地传递了必要的参数和更新了梯度。具体的实现取决于你的具体需求和你的算法逻辑。希望这些信息对你有所帮助！如果有任何进一步的问题或需要更详细的解释，请随时提问。