损失函数的正确使用方法

小能豆

损失函数的正确使用方法

我一直在尝试在 keras 中实现损失函数。但是我无法找到传递除 loss(y_true, y_predict) 之外的 2 个以上参数的方法，因此我想到使用 lambda 层作为最后一层，并在 lambda 层本身中进行计算，然后简单地在损失函数中返回 y_predict 的值，如下所示

def loss_function(x):
    loss = some calculations
    return loss

def dummy_loss(y_true, y_pred):
    return y_pred

def primary_network():
    global prim_binary_tensor
    x = VGG16(weights='imagenet', include_top=True, input_shape=image_shape)
    last_layer = Dense(k_bit, activation='tanh', name='Dense11')(x.layers[-1].output)
    last_layer, x = basic_model()
    lambda_layer = Lambda(loss_function)([last_layer, prim_binary_tensor])
    model = Model(inputs=[x.input, prim_binary_tensor], outputs=[lambda_layer])
    model.compile(optimizer="adam", loss=dummy_loss,metrics=['accuracy'])
    return model

所以我的问题是：

\1) 我计算损失的方法正确吗？是否保证对每个图像（input_data）调用 lambda 层函数？

2）有人可以建议我如何将多个参数传递给损失函数吗？

3）损失函数的最终结果可以是标量吗？还是必须是向量或矩阵？

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2024-11-04

共1个答案

小能豆

让我们来逐一解答你的问题：

1) 这种计算损失的方法是否正确？是否保证对每个图像（`input_data`）调用 `lambda` 层函数？

你的方法有效，但有些冗长。在 Lambda 层中执行损失计算可以绕过 Keras 的传统损失机制，但一般会增加复杂性，因为这会将损失计算过程移入模型图，而不是在 compile 的 loss 参数中指定损失函数。

为了确保 loss_function 在每个输入上被调用，你可以使用 Lambda 层来进行逐步计算，这个过程确实会在每个样本输入时调用。Keras 会将 Lambda 层的输出作为 y_pred 传递给你的 dummy_loss 函数。

2) 如何将多个参数传递给损失函数？

Keras 的标准损失函数签名 loss(y_true, y_pred) 不直接支持额外的参数传递。不过，你可以通过以下方式实现：

闭包方式：将其他参数定义在外部函数中，然后返回自定义的损失函数。例如：

python def custom_loss(param1, param2): def loss(y_true, y_pred): # 使用 param1 和 param2 进行计算 return computed_loss return loss

然后在 compile 中调用带参数的损失函数：

python model.compile(optimizer="adam", loss=custom_loss(param1_value, param2_value))

使用 partial：通过 functools.partial 将参数绑定到损失函数。

python from functools import partial model.compile(optimizer="adam", loss=partial(custom_loss, param1=param1_value, param2=param2_value))

将参数作为输入：将额外的参数当作输入数据的一部分传递，并在损失函数中提取。可以在输入数据字典中添加额外参数，例如使用 model.fit({'input_data': x, 'extra_input': extra_params})。

3) 损失函数的最终结果可以是标量吗？还是必须是向量或矩阵？

损失函数的最终输出必须是标量，因为 Keras 在每次反向传播中会将损失值汇总为一个数值，便于更新梯度。对于批量数据，Keras 会自动在批次维度上进行平均。因此，损失函数返回一个标量是最常见的情况。

2024-11-04