正确的损失函数方式 - python

嗨，我一直试图在喀拉拉邦实现损失功能。但是我无法找到一种方法来传递除loss（y_true，y_predict）以外的2个以上参数，因此我考虑将lambda层用作最后一层，并在lambda层itslef中进行计算，并简单地返回y_predict的值像这样的损失函数

def loss_function(x):
    loss = some calculations
    return loss

def dummy_loss(y_true, y_pred):
    return y_pred

def primary_network():
    global prim_binary_tensor
    x = VGG16(weights='imagenet', include_top=True, input_shape=image_shape)
    last_layer = Dense(k_bit, activation='tanh', name='Dense11')(x.layers[-1].output)
    last_layer, x = basic_model()
    lambda_layer = Lambda(loss_function)([last_layer, prim_binary_tensor])
    model = Model(inputs=[x.input, prim_binary_tensor], outputs=[lambda_layer])
    model.compile(optimizer="adam", loss=dummy_loss,metrics=['accuracy'])
    return model

所以我的问题是：

1）我是用正确的方法来计算损失吗？是否保证为每个图像（input_data）调用lambda层函数？

2）有人可以建议我如何将多个参数传递给损失函数吗？

3）损失函数的最终结果可以是标量还是必须是向量或矩阵？

python大神给出的解决方案

您的问题的答案：

我不知道您的方法是否可行，但是有一个更简单的解决方案。
您可以通过定义部分函数来传递多个参数。
损失函数的输出是标量。

这是一个示例，演示如何将多个参数传递给损失函数：

from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model
import keras.backend as K


def custom_loss(arg1, arg2):
    def loss(y_true, y_pred):
        # Use arg1 and arg2 here as you wish and return loss
        # For example:
        return K.mean(y_true - y_pred) + arg1 + arg2
    return loss

x = Input(shape=(1,))
arg1 = Input(shape=(1,))
arg2 = Input(shape=(1,))
out = Dense(1)(x)
model = Model([x, arg1, arg2], out)
model.compile('sgd', custom_loss(arg1, arg2))

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