【发布时间】：2018-04-25 03:40:00
【问题描述】：
我试图通过带有 Keras 的张量板来可视化 CNN 中每一层的错误，以查看它们在每一层中是如何及时变化的。如何获得每一层的错误？
【问题讨论】：
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我在图层类中看到了 loss 属性，并且有一个名为“get_losses_for”的函数。这些可以用来获得我想要的价值吗？
标签： python tensorflow keras tensorboard
【发布时间】：2018-04-25 03:40:00
【问题描述】：
损失仅在输出层中定义，以衡量您的模型对数据的拟合程度。 keras 提供了一个函数来跟踪训练过程中的相关变量，称为 History()。
from keras.callbacks import History
history = History()
# define and compile your model
model.fit(..., callbacks=[history])
print(history.history)
最后一个命令向您显示训练过程中的所有跟踪值。您可以通过 get() 方法访问单个变量。要获得训练损失，您可以通过
访问它history.history.get('loss')
【讨论】：
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感谢您的回复。我想要模型中每一层的损失值，因为我想使用这些损失值的变化来评估训练阶段的网络。
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如上所述，除了输出层之外，没有为任何其他层定义损失。您是指在训练过程中反向传播的误差项吗？如果不是，请详细说明您感兴趣的价值观类型。
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抱歉我的表达错误，你提到的错误术语正是我想要的。你能告诉我如何获得它们吗？