如何在 Keras 中剪辑图层返回的值？答案

【问题标题】：How can I clip the values returned by a layer in Keras?如何在 Keras 中剪辑图层返回的值？
【发布时间】：2017-08-23 06:41:36
【问题描述】：

如何裁剪Lambda 层返回的值？

我试过用这个：

from keras.backend.tensorflow_backend import clip
from keras.layers.core import Lambda

...
model.add(Dense(1))
model.add(Activation('linear'))
model.add(Lambda(lambda x: clip(x, min_value=200, max_value=1000)))

但是我把我的 Lambda+clip 放在哪里都没有关系，它不会影响任何东西？

【问题讨论】：

你能打印出model.summary()吗？而且 - 剪辑不会影响任何你的意思是值没有被剪辑，是吗？

标签： python keras regression linear-regression clip

【解决方案1】：

它实际上必须在 model.compile 步骤中作为损失来实现。

from keras import backend as K

def clipped_mse(y_true, y_pred):
    return K.mean(K.square(K.clip(y_pred, 0., 1900.) - K.clip(y_true, 0., 1900.)), axis=-1)

model.compile(loss=clipped_mse)

编辑：实际上，事后看来，我认为这可能不是正确的方法。这实际上意味着我们不会因为超出过高的值而增加惩罚 - 这与我们想要的相反。

【讨论】：