[keras]自定义loss层+接受输入

逃离我推掉我的手 2022-05-13 01:34 227阅读 0赞

### 　loss函数如何接受输入值 ###

keras封装的比较厉害，官网给的例子写的云里雾里，  
在stackoverflow找到了[答案][Link 1]  
You can wrap the loss function as a inner function and pass your input tensor to it (as commonly done when passing additional arguments to the loss function).

def custom_loss_wrapper(input_tensor):
        def custom_loss(y_true, y_pred):
            return K.binary_crossentropy(y_true, y_pred) + K.mean(input_tensor)
        return custom_loss

input_tensor = Input(shape=(10,))
    hidden = Dense(100, activation='relu')(input_tensor)
    out = Dense(1, activation='sigmoid')(hidden)
    model = Model(input_tensor, out)
    model.compile(loss=custom_loss_wrapper(input_tensor), optimizer='adam')

You can verify that input\_tensor and the loss value will change as different X is passed to the model.

X = np.random.rand(1000, 10)
    y = np.random.randint(2, size=1000)
    model.test_on_batch(X, y)  # => 1.1974642
    
    X *= 1000
    model.test_on_batch(X, y)  # => 511.15466

fit\_generator  
fit\_generator ultimately calls train\_on\_batch which allows for x to be a dictionary.  
Also, it could be a list, in which casex is expected to map 1:1 to the inputs defined in Model(input=\[in1, …\], …)

### generator
    yield [inputX_1,inputX_2],y
    ### model
    model = Model(inputs=[inputX_1,inputX_2],outputs=...)

[Link 1]: https://stackoverflow.com/questions/46464549/keras-custom-loss-function-accessing-current-input-pattern

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很不错的文章： [https://blog.csdn.net/qq\_23269761/article/details/84134971][https_blog.csdn.

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