Question

假设我有一个输入和两个输出的模型。我希望我的模型的第三层的输出是我的第二个输出的成本函数中的y_true。我试过这个：

model.fit(x, [y, model.layers[3].output], ...)

但得到了错误：

'Tensor' object has no attribute 'ndim'

我认为这是指我给出拟合方法的第二个y_true。

在Keras可以做这样的事吗？如果是这样，怎么样？

Answer 1

我通过仅更改成本函数来实现这一目标，例如：

def custom_euclidean_distance_loss(layer_output):
    from keras import backend as K
    def wrap(y_true, y_pred):
        return K.mean(K.square(y_pred - layer_output))
    return wrap

由于我没有使用任何先前已知的y_true，我只是喂了一个假的适合。请注意，来自Keras的打印指标不一定正确，但模型将训练没有问题。

如果您确实知道一种更好的方法（比如实际提供适合的图层输出），请告诉我

我可以使用模型图层的输出作为目标来训练相同的模型吗？

1 个答案: