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我想知道是否可以将自定义模型添加到 keras 中的损失函数。例如:
def model_loss(y_true, y_pred):
inp = Input(shape=(128, 128, 1))
x = Dense(2)(inp)
x = Flatten()(x)
model = Model(inputs=[inp], outputs=[x])
a = model(y_pred)
b = model(y_true)
# calculate MSE
mse = K.mean(K.square(a - b))
return mse
这是一个简化的例子。我实际上会在损失中使用 VGG 网络,所以只是想了解 keras 的机制。
最佳答案
通常的做法是将 VGG 附加到模型的末尾,确保其所有层在编译前都具有 trainable=False
。
然后您重新计算 Y_train。
假设您有这些模型:
mainModel - the one you want to apply a loss function
lossModel - the one that is part of the loss function you want
创建一个将一个模型附加到另一个模型的新模型:
from keras.models import Model
lossOut = lossModel(mainModel.output) #you pass the output of one model to the other
fullModel = Model(mainModel.input,lossOut) #you create a model for training following a certain path in the graph.
此模型将具有与 mainModel 和 lossModel 完全相同的权重,并且训练此模型会影响其他模型。
编译前确保 lossModel 不可训练:
lossModel.trainable = False
for l in lossModel.layers:
l.trainable = False
fullModel.compile(loss='mse',optimizer=....)
现在调整你的训练数据:
fullYTrain = lossModel.predict(originalYTrain)
最后进行训练:
fullModel.fit(xTrain, fullYTrain, ....)
关于python - VGG,keras 中的感知损失,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/43914931/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!