如何将样本传递给损失函数？

【问题标题】：How do I pass a sample to a loss function?如何将样本传递给损失函数？
【发布时间】：2023-01-12 16:41:05
【问题描述】：

我有一个 keras 模型，其中每个样本包含 3 个标量和 2 个矩阵。其中一个矩阵是掩码。我需要看起来像 (Y_hat * mask - Y)^2 的均方损失函数，其中乘法是逐点的。每个样本都有自己的掩码。如何让这个掩码可用于损失函数？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

与其创建复杂的损失函数，不如在将掩码发送到损失函数之前将其应用于 Y_hat？您仍然可以出于其他目的读出原始值。有了两个输入，你真的必须使用函数式 api：

# assuming mask is a binary array

  y_hat = f(scalars, matrix)
  y_hat_masked = y_hat * mask
  model = keras.Model(inputs=inputs, outputs = y_hat_masked, name="example")

如果您还需要未屏蔽的输出，您可以简单地使用多个输出，并且只在屏蔽的输出上运行损失

  model = keras.Model(inputs=..., outputs=[y_hat, y_hat_masked], name="example")
  model.compile(optimizer= ..., loss = [None, loss_fun])

【讨论】：