Keras：整个预测的自定义损失函数

【问题标题】：Keras: custom loss function over entire predictionKeras：整个预测的自定义损失函数
【发布时间】：2018-06-05 23:00:14
【问题描述】：

我想知道 Keras 中是否有任何方法可以定义损失函数“Loss(Yhat)”

在一个时期结束时将预测数据作为一个整体。据我所知，Keras 只允许按批次计算损失，但我想知道是否有任何人都知道的解决方法。

谢谢！

【问题讨论】：

显然，如果可能的话，让你的批量大小等于整个训练数据集。

标签： python machine-learning keras loss-function

【解决方案1】：

你不是在找print(model.evaluate(x_train, y_train))吗？

如果您确实想查看“每个”时期，可以将其添加到回调中，但这会消耗太多时间：

printEvaluation(e,logs):

    print("evaluation for epoch: " + str(e))
    print(model.evaluate(x_train,y_train))

callback = LambdaCallback(on_epoch_end= printEvaluation)
callbacks = [callback]

model.fit(........, callbacks = callbacks)

【讨论】：