前言：因为研究工作的需要，要更改激活函数以适应自己的网络模型，但是单纯的函数替换会训练导致不能收敛。这里还有些不清楚为什么，希望有人可以给出解释。查了一些博客，发现了解决之道。下面将解决过程贴出来供大家指正。
1.背景
之前听某位老师提到说tensorflow可以在不给梯度函数的基础上做梯度下降，所以尝试了替换。我的例子时将ReLU改为平方。即原来的激活函数是 
现在换成 
单纯替换激活函数并不能较好的效果，在我的实验中，迭代到一定批次，准确率就会下降，最终降为10%左右保持稳定。而事实上，这中间最好的训练精度为92%。资源有限，问了对神经网络颇有研究的同学，说是激活函数的问题，然而某篇很厉害的论文中提到其精度在99%，着实有意思。之后开始研究自己些梯度函数以完成训练。
2.大概流程
首先要确定梯度函数，之后将其处理为tf能接受的类型。
2.1定义自己的激活函数
def square(x): return pow(x, 2)
2.2 定义该激活函数的一次梯度函数
def square_grad(x): return 2 * x
2.3 让numpy数组每一个元素都能应用该函数（全局）
square_np = np.vectorize(square) square_grad_np = np.vectorize(square_grad)
2.4 转为tf可用的32位float型，numpy默认是64位（全局）
square_np_32 = lambda x: square_np(x).astype(np.float32) square_grad_np_32 = lambda x: square_grad_np(x).astype(np.float32)
2.5 定义tf版的梯度函数
def square_grad_tf(x, name=None): with ops.name_scope(name, "square_grad_tf", [x]) as name: y = tf.py_func(square_grad_np_32, [x], [tf.float32], name=name, stateful=False) return y[0]
2.6 定义函数
def my_py_func(func, inp, Tout, stateful=False, name=None, my_grad_func=None):
# need to generate a unique name to avoid duplicates:
random_name = "PyFuncGrad" + str(np.random.randint(0, 1E+8))
tf.RegisterGradient(random_name)(my_grad_func)
g = tf.get_default_graph()
with g.gradient_override_map({"PyFunc": random_name, "PyFuncStateless": random_name}):
return tf.py_func(func, inp, Tout, stateful=stateful, name=name)
2.7 定义梯度，该函数依靠上一个函数my_py_func计算并传播
def _square_grad(op, pred_grad): x = op.inputs[0] cur_grad = square_grad(x) next_grad = pred_grad * cur_grad return next_grad
2.8 定义tf版的square函数
def square_tf(x, name=None): with ops.name_scope(name, "square_tf", [x]) as name: y = my_py_func(square_np_32, [x], [tf.float32], stateful=False, name=name, my_grad_func=_square_grad) return y[0]
3.使用
跟用其他激活函数一样，直接用就行了。input_data：输入数据。
h = square_tf(input_data)
over. 学艺不精，多多指教！
以上这篇tensorflow自定义激活函数实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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