python-3.x - 带有 TensorFlow 后端的 Keras 自定义损失函数用于图像

Question

我是神经网络和 keras 的新手，在编写这个自定义损失函数时遇到了问题:

我使用 TensorFlow 作为后端。我看到其他的例子，损失函数是这样写的:

from keras import backend as K
def depth_loss_func(pred_depth,actual_depth):
    n = pred_depth.shape[0]
    di = K.log(pred_depth)-K.log(actual_depth)
    di_sq = K.square(di)
    sum_d = K.sum(di)
    sum_d_sq = K.sum(di_sq)
    loss = ((1/n)*sum_d_sq)-((1/(n*n))*sum_d*sum_d) # getting an error in this step
    return loss

我得到的错误是:TypeError:/: 'int' 和 'Dimension' 不支持的操作数类型

我也不确定如何将学习率纳入损失函数。感谢您的帮助。

Answer 1

不要使用“n”，在我看来这似乎不是最优雅的方式，请尝试使用 K.mean 函数:

di = K.log(pred_depth)-K.log(actual_depth)

di_mean = K.mean(di)
sq_mean = K.mean(K.square(di))

loss = (sq_mean - (lamb*di_mean*di_mean)) # getting an error in this step