Keras 在自定义损失函数中访问单个值

Posted 2023-03-28

【中文标题】Keras 在自定义损失函数中访问单个值

【英文标题】：Keras access individual values in custom loss function

【发布时间】：2019-01-15 19:15:48

【问题描述】：

我想实现如下损失函数：

接收一批维度（batch_size, number_out_nodes） 对每一行/样本应用一个 scipy 函数，将其映射到一个实数 合并批次中所有样本的结果

我已经使用 numpy 数组作为输入编写了函数。

看起来像这样：

 def loss_func(y_true, y_pred):
      y_pred = np.array(y_pred)
      list_of_factors = [4]*len(y_pred)
      val = 0
      for idx, factor in list_of_factors:
          val += factor*scipy_func(y_pred[idx])
      return val

有没有办法将此函数实现为 Keras 损失函数？我不知道如何访问该批次的各个样本。

谢谢

【参考方案1】：

您不能应用任何 scipy 函数，因为您在损失函数中获得的变量是 张量，而不是 nD NumPy 数组。所以损失函数中没有 NumPy 或 SciPy 以张量为参数。

根据您的 scipy 函数 是什么，您也许可以使用 Keras backend 中提供的操作来实现它。大多数函数类似于 NumPy 操作，但作用于张量。

看看existing loss functions 以及他们如何使用这些后端函数对张量进行操作。

【讨论】：

谢谢。但是我可以像在列表/数组中那样循环批处理中的不同样本（即使它们是张量）？

是的，您可以，但通常最好只执行向量操作，而不是使用任何 for 循环。