python - 在 Keras 中编写没有 y_true 的自定义损失函数

Question

我正在 Keras 中实现三元组损失函数。通常，损失函数将具有基本事实的预测值作为参数。但是 triplet loss 不使用标签，只使用输出。我试着用一个参数编写函数:

def triplet_loss(y_pred):
    margin = 1
    return K.mean(K.square(y_pred[0]) - K.square(y_pred[1]) + margin)

说 triplet_loss() 接受 1 个参数但给出了两个参数(在 score_array = fn(y_true, y_pred) 中)失败了。当我用两个参数编写函数时y_true, y_pred，程序运行没有错误。这是为什么？我是否应该只用这两个参数实现这个函数，尽管 y_true 不会被使用？这是正确的还是还有其他方法吗？

Answer 1

好吧......根本不使用基本事实:

def triplet_loss(y_true,y_pred):
    #all your code as it is.

在没有基本事实的情况下训练网络并不常见。当我们期望它学习一些东西时，通常会有一个基本事实。如果你不这样做，只需忽略它。

此外，如果 y_true 被忽略，您将传递给 fit 方法的是什么？只是一个虚拟数组？