在keras的所有代码示例中,我看到输入形状是直接传递的,并且推测批处理大小是第一个,例如:model.add(Dense(32, input_shape=(the model will take as input arrays of shape (*, 16)但是,当涉及到自定义损失时def loss(y_true,y_pred):
return K.mean(K.square(y_pred - y_tr
enter image description here 如何从A、B到C?A和B是张量,属于网络的输出。现在我需要从两个网络的输出操作中获得C,然后使用C来计算损失函数。关键问题是在后期通过损失函数对A和B进行优化,因此必须以计算图的形式来完成。用于计算张量的TensorFlow公式似乎无法解决这个问题。
当使用具有多个输出的神经网络时,通常建议采取什么最佳策略来尽早停止训练过程?鉴于我目前正在监视净验证损失(来自n个不同输出神经元的验证损失加在一起),并且注意到我的训练在一个或多个损失收敛之前就停止了,我想知道在这种情况下的最佳实践是什么。如果一个人监视净验证损失,或者是否有任何方法实现早期停止,使m out n (m从1到n)输出</e