Question

我想验证我的损失函数，因为我已经阅读到喀拉拉邦的mse损失函数存在问题。考虑喀拉拉邦的lstm模型，该模型预测3d时间序列为多个目标（y1，y2，y3）。假设一批输出序列的形状为（10，31，1）下面的损失函数会采用预测输出与真实输出之间的平方差，然后取310个样本的平均值，得出一个单一的损失值吗？如果将3个输出串联为（10，31，3）

，该操作将如何发生？

def mse(y_true, y_pred):
            return keras.backend.mean(keras.backend.square(y_pred - y_true), axis=1)

Answer 1

如果要获取单个损失值，则无需设置axis。

import keras.backend as K

def mse(y_true, y_pred):
    return K.mean(K.square(y_pred - y_true))

y_true = K.random_normal(shape=(10,31,3))
y_pred = K.random_normal(shape=(10,31,3))

loss = mse(y_true, y_pred)
print(K.eval(loss))

# print
2.0196152

三维时间序列输出的keras均方误差损失函数

1 个答案: