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训练好的keras模型如何输出loss或者自定义loss

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论坛元老

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发表于 2018-5-23 21:45:24 | 显示全部楼层 |阅读模式
我遇到一个情况就是我需要把一个模型的loss加上一点点变化后当做另一个模型的loss来进行反向传播,因此我现在的情况是,我将一批又label的data数据输入一个已经提前训练过的model1,如何输出它的loss?

除此之外我还有个问题,就是用Keras如何给现有的模型进行变化?例如
model = VGG19(weights='imagenet')
model.layers.pop()
去掉最后一层后,我怎么在model后面添加dense层
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发表于 2018-5-23 22:54:15 | 显示全部楼层
第一个问题,loss 里面包含了这个模型的参数,如果换到另外一个模型,参数应该就不一样了。
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 楼主| 发表于 2018-5-25 14:28:09 | 显示全部楼层
admin 发表于 2018-5-23 22:54
第一个问题,loss 里面包含了这个模型的参数,如果换到另外一个模型,参数应该就不一样了。 ...

似乎是对的,那我现在有一个新问题,用tensorflow或者kreas都可以,就是如何实现批量的裁剪,我现在搭建了一个网络,输入一批数据输出一批检测框,对应每幅图一个框,那么我应该如何进行批量的裁剪?也没有做过类似问题的源码推荐一下。
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发表于 2018-5-25 19:17:50 | 显示全部楼层
Ostnie 发表于 2018-5-25 14:28
似乎是对的,那我现在有一个新问题,用tensorflow或者kreas都可以,就是如何实现批量的裁剪,我现在搭建 ...

不用把它当做图片,可以当做张量的截取,类似 numpy 的切片操作。如果你的框的定位是一样的话,可以遍历然后针对张量 切片,然后再保存。
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