keras的指标返回什么值？标量或张量？

Question

我正在编写有关Keras中的自定义损失函数和自定义指标函数的代码。现在代码是错误的。

我不知道这些自定义函数应返回什么值，标量或张量，其大小为“ batch_size”？我尝试了所有这些方法，但令人惊讶的是它们都可以工作，而结果却不同。

所以我想知道其中哪个是正确的。当完成训练的一个纪元时，“损失”和“度量”的计算机制是什么？

y_true和y_predict的形状是（batch_size，1）

def loss_scalar（y_true，y_pred）：

main_loss=K.sum(K.reshape((1+0.2*(K.abs((5-y_true)-5/2)))*K.square(y_true-y_pred),shape=(-1,)))

def loss_tensor（y_true，y_pred）：

main_loss=(K.reshape((1+0.2*(K.abs((5-y_true)-5/2)))*K.square(y_true-y_pred),shape=(-1,))

def mae_tensor（y_true，y_pred）：

return  (K.mean(K.abs(y_true-y_pred),axis=-1))

def mae_scalar（y_true，y_pred）：

return  K.sum(K.mean(K.abs(y_true-y_pred),axis=-1))

Answer 1

Keras指标返回： 单个张量值，表示所有数据点上输出数组的平均值。根据doc