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如何得到keras损失函数(张量)的误差值

loss-function keras machine-learning tensorflow python

KIC · 技术社区 · 6 年前

import numpy as np
import pandas as pd
from keras import losses

points = 100
df = pd.DataFrame({"error": np.linspace(-3,3,points)})
df["mean_squared_error"] = losses.mean_squared_error(np.zeros(points), df["error"])
df.plot(x="error")

1 回复 | 直到 6 年前

today 6 年前

Keras中的损失函数返回一个张量对象。你需要用 eval() 函数从后端获取其实际值。此外,如果你看一下Keras中损失函数的定义 mean_squared_error() ,你会意识到 K.mean() 取最后一个轴(即输出轴)的平均值的操作(不要将此与批处理或样本轴混淆)。因此,您可能需要以 (n_samples, n_outputs)

import numpy as np
import pandas as pd
from keras import losses
from keras import backend as K

points = 100
df = pd.DataFrame({"error": np.linspace(-3,3,points)})
mse_loss = losses.mean_squared_error(np.zeros((points,1)), df["error"].values.reshape(-1,1))
df["mean_squared_error"] = K.eval(mse_loss)
df.plot(x="error")

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