Question

然而，我想计算keras中鉴别器的丢失误差，而不更新网络的权重。到目前为止，我使用以下函数（train_on_batch）使用梯度下降来更新网络的权重：

d_loss = d.train_on_batch(X, y)

但是，我想要做的是首先计算d_loss，然后根据d_loss值更新权重。我怎么能在Keras这样做？

Answer 1

d.evaluate(x, y)

将返回模型中定义的所有损失和指标。请参阅documentation。

d.test_on_batch(x, y)

也可能是有意义的。