python-3.x - PIL 逊线性系数keras

Question

我尝试在 Keras 中实现 PIL 逊线性系数作为度量，但是由于占位符，我无法使用该度量编译我的模型。

def CC(y_true, y_pred):

y_true = K.clip(y_true, K.epsilon(), 1)
y_pred = K.clip(y_pred, K.epsilon(), 1)
n_y_true=y_true/(K.sum(y_true)+K.epsilon())
n_y_pred=y_pred/(K.sum(y_pred)+K.epsilon())
y_true_average=K.mean(y_true)
y_pred_average=K.mean(y_pred)
print((K.map_fn(lambda x: x-y_pred_average,n_y_pred)).shape[0])
if not(K.map_fn(lambda x: x-y_pred_average,n_y_pred)).shape[0]==None:
    return (K.sum(K.dot((K.map_fn(lambda x: x-y_pred_average,n_y_pred)),(K.map_fn(lambda x: x-y_true_average,n_y_true))))/(K.count_params(n_y_true)-1))/(K.dot(K.std(n_y_pred),K.std(n_y_true)))
else:
    return 0

我尝试使用 K.dot 而不是 *，但仍然存在相同的错误。在编译过程中，我收到错误unsupported operand type(s) for *: 'NoneType' and 'NoneType。我不知道如何解决它。发生这种情况是因为我想将两个张量按元素相乘，但形状中的批量大小在编译期间未定义并表示为 ?形状为(?,224,224,3)。有没有办法设置或解决它？

Answer 1

问题在于两个事实:

1. 张量的第一个维度是批量维度(这就是为什么在模型编译期间设置为None)。
2. 您使用 sum 和 mean 的方式使得您也在计算中包含了这个附加维度。

您的 Pearson 相关损失应如下所示:

def pearson_loss(y_true, y_pred):
    y_true = K.clip(y_true, K.epsilon(), 1)
    y_pred = K.clip(y_pred, K.epsilon(), 1)
    # reshape stage
    y_true = K.reshape(y_true, shape=(-1, 224 * 224 * 3))
    y_pred = K.reshape(y_pred, shape=(-1, 224 * 224 * 3))
    # normalizing stage - setting a 0 mean.
    y_true -= y_true.mean(axis=-1)
    y_pred -= y_pred.mean(axis=-1)
    # normalizing stage - setting a 1 variance
    y_true = K.l2_normalize(y_true, axis=-1)
    y_pred = K.l2_normalize(y_pred, axis=-1)
    # final result
    pearson_correlation = K.sum(y_true * y_pred, axis=-1)
    return pearson_correlation