我正在 keras 中实现自定义损失，例如总和：
def custom_loss(y_true, y_pred):
K.sum(y_true, y_pred)
现在，我想按批量大小对其进行标准化。是否可以从 y_true 或 y_pred 检索批量大小？
在 keras 自定义损失中获取批量大小
数据挖掘
喀拉斯
损失函数
2021-09-18 01:51:20
3个回答
我会说这在很大程度上取决于您如何设置代码。您正在创建什么类型的模型？您没有将批量大小设置为全局参数吗？你不能只用那个吗？另外，假设 y_true 是一个 numpy 矩阵，您可以使用：
y_true.shape[dimension_representing_batch_size]作为获取大小的一种方式吗？
您的批量大小是 y_true.shape[0]
归一化，我假设你正在寻找每个观察的损失，你需要的是下面，
def custom_loss(y_true, y_pred):
return K.sum(y_true, y_pred) / tf.constant(y_true.shape[0], dtype=tf.int32)
或者为什么不直接取平均值？
def custom_loss(y_true, y_pred):
return K.mean(y_true, y_pred)
您可以使用 ：
def custom_loss(y_true, y_pred):
return K.sum(y_true, y_pred) / tf.shape(y_true)[0], dtype=tf.int32)
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