Должны ли потери keras выводить один скаляр на одну партию или один скаляр на всю партию?

1

Я прочитал связанный с этим вопрос о том, что функция потери качества keras должна возвращать один скаляр для каждого элемента партии.

Я написал функцию потерь, которая выводит скаляр для всей партии, и кажется, что сеть сходится. Однако я не могу найти документацию об этом или что именно происходит в коде. Есть ли вещание где-то? Что произойдет, если я добавлю весы образца? У кого-то есть указатель на то, где происходит волшебство?

Спасибо!

  • 0
    было бы полезно для анализа увидеть ваш код модели :-)
Теги:
tensorflow
keras
neural-network
loss-function

1 ответ

1

В общем случае вы можете часто использовать скаляр вместо вектора, и это будет интерпретироваться как вектор, который заполняется этим значением (например, 1 интерпретируется как 1,1,1,1). Поэтому, если результатом вашей функции потерь для партии является x, она интерпретируется так, как будто вы говорите, что потеря для каждого элемента в партии равна x.

Поделиться
  • 0
    это мое предположение, но я ищу точную строку кода, где это может произойти для подтверждения
  • 0
    Точная линия в реализации Кераса (или тензор потока), где реализовано вещание?
Показать ещё 2 комментария

Ещё вопросы

Сообщество Overcoder
Наверх
Меню