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Keras:为什么损失函数必须为每个批次项返回一个标量,而不仅仅是一个标量?
我正在 Keras 中编写一个自定义损失函数 但遇到了以下问题 为什么 Keras 损失函数必须为每个批次项返回一个标量 而不是仅返回一个标量 我关心的是整批的累计损失 而不是每件商品的损失 不是吗 我想我已经明白了 fit 有争论samp
Keras
objectivefunction
如何解释机器学习模型的损失和准确性[关闭]
Closed 这个问题不符合堆栈溢出指南 目前不接受答案 当我使用 Theano 或 Tensorflow 训练我的神经网络时 它们会报告每个时期的一个名为 损失 的变量 我应该如何解释这个变量 损失越高越好或越差 或者它对我的神经网络的最