我想获得损失值作为每个实例的模型训练。
history = model.fit(..)
例如上面的代码返回每个时期的损失值,而不是小批量或实例。
最好的方法是什么?有什么建议吗?
最佳答案
在此官方 keras 文档页面末尾正是您要查找的内容 https://keras.io/callbacks/#callback
这是创建自定义回调的代码
class LossHistory(keras.callbacks.Callback):
def on_train_begin(self, logs={}):
self.losses = []
def on_batch_end(self, batch, logs={}):
self.losses.append(logs.get('loss'))
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=784, kernel_initializer='uniform'))
model.add(Activation('softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='rmsprop')
history = LossHistory()
model.fit(x_train, y_train, batch_size=128, epochs=20, verbose=0, callbacks=[history])
print(history.losses)
# outputs
'''
[0.66047596406559383, 0.3547245744908703, ..., 0.25953155204159617, 0.25901699725311789]
'''
关于python - 获取每个训练实例的损失值 - Keras,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/48118111/