获取每个训练实例的损失值 \- Keras

Question

我想获得损失值作为每个实例的模型训练。

 history = model.fit(..)

例如，上面的代码返回每个时期的损失值，而不是小批量或实例。

做这个的最好方式是什么？有什么建议么？

原文由 e.hunnigton 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

在此官方 keras 文档页面末尾正是您要查找的内容 https://keras.io/callbacks/#callback

这是创建自定义回调的代码

class LossHistory(keras.callbacks.Callback):
    def on_train_begin(self, logs={}):
        self.losses = []

    def on_batch_end(self, batch, logs={}):
        self.losses.append(logs.get('loss'))

model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=784, kernel_initializer='uniform'))
model.add(Activation('softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='rmsprop')

history = LossHistory()
model.fit(x_train, y_train, batch_size=128, epochs=20, verbose=0, callbacks=[history])

print(history.losses)
# outputs
'''
[0.66047596406559383, 0.3547245744908703, ..., 0.25953155204159617, 0.25901699725311789]
'''

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