Keras - 使用 y_preds 和 y_true 而不是 X_train 训练模型

Posted 2023-03-27

【中文标题】Keras - 使用 y_preds 和 y_true 而不是 X_train 训练模型

【英文标题】：Keras- training the model using y_preds and y_true and not X_train

【发布时间】：2018-09-09 09:21:48

【问题描述】：

我想使用 model.fit 方法在 Keras 中训练我的模型。

据我了解，首先它获取输入 X_train，进行预测，然后将其与 y_train 进行比较以计算损失和反向传播。有没有办法只通过输入真实标签（y_true）和预测标签（y_pred）而不是X_train来开始训练？

【问题讨论】：

你打算通过从训练过程中删除输入来实现什么？您希望模型如何在没有任何输入的情况下学习做出预测？

输入是间接给出的，这些是网络之前所做的预测y_pred（我需要在训练之前首先对网络进行预测）。然后我得到 y_true 并且我希望 keras 最小化 y_pred 和 y_true 之间的损失，而不是隐式使用 X_train。

但如果没有训练数据，就无法计算优化步骤所需的梯度。这些机器学习模型试图找到一个给定输入（X_train）产生特定输出（y_train）的函数。如果你没有输入，那是行不通的。

【参考方案1】：

没有。

为了适应，您的模型需要输入，因为在反向传播过程中考虑了输入在每一层中的值。您可能会发现机器学习的基础知识很有用：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/index.html