我想在对我的loss运行AdamOptimizer操作之前添加一个额外的操作，以帮助模型处理数据中的重复。相关代码片段如下所示：

loss = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=predLogits, labels=actLabels)loss = tf.reshape(loss, [batchsize, -1])repMask = tf.sqrt(tf.cast(tf.abs(tf.subtract(tf.cast(Y, tf.int64), tf.cast(X, tf.int64))), tf.float32))lossPost = loss - repMasktrain_step = tf.train.AdamOptimizer(LR).minimize(lossPost)

换句话说，我希望AdamOptimizer不是最小化loss，而是去最小化它的一个稍微调整过的版本，即lossPost。然后我以通常的方式训练模型：

_ = sess.run([train_step], feed_dict=feed_dict)

我注意到，通过最小化lossPost而不是loss的这种变通方法对模型的准确性没有影响。无论是否使用这种变通方法，模型都产生完全相同的输出。看起来它继续优化原始的、未修改的loss。这是为什么呢？

我最初的做法是在softmax_cross_entropy_with_logits步骤进行这种调整，通过使用weighted_cross_entropy_with_logits来代替，但那里有一个额外的复杂性，因为有一个额外的词汇维度（这是一个字符级别的模型）。所以我认为在之后进行这种调整会更容易，只要在优化步骤之前完成，应该是可行的，对吗？

回答：

在你的模型中，X和Y似乎是常量（即，它们仅依赖于数据）。在这种情况下，repMask也是常量，因为它是由以下定义的：

repMask = tf.sqrt(tf.cast(tf.abs(tf.subtract(tf.cast(Y, tf.int64), tf.cast(X, tf.int64))), tf.float32))

因此，loss和lossPost之间相差一个常数值，这对最小化过程没有影响（这就像寻找使x^2-1最小化的x与使x^2-5最小化的x。这两个x是相同的）。