我有一个包含 5 个元素的一维数组作为我的输出，它在模型中看起来像这样：
out_vector = Dense(out_count, activation='relu', name='out_vector')(network_layer_3)
哪里out_count是 5（并不是真的很重要）。当我将它与true_out_vector另一个 5D 数组进行比较时，我希望损失是“元素绝对差异的最大值”。
我的意思是简单的例子：
v1 = [94, 1000, 50, 85, 23]
v2 = [100, 430, 88, 12, 90]
我希望我的损失等于最大的绝对差异，这很|1000 - 430| = 570明显，因为元素 2 具有最大的差异。我在 Keras 中无法实现这一点。这是我尝试过的：
def customLoss(yTrue,yPred):
return K.maximum(K.abs(yTrue - yPred))
但我收到错误：
File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\keras\backend\tensorflow_backend.py", line 609, in ndim
dims = x.get_shape()._dims
AttributeError: 'int' object has no attribute 'get_shape'
我相信应该有一种简单的方法来做我想要做的事情。
这个怎么样：
from keras import backend as K
v1 = K.constant([94, 1000, 50, 85, 23])
v2 = K.constant([100, 430, 88, 12, 90])
def customLoss(yTrue, yPred):
return K.max(K.abs(yTrue - yPred))
result = customLoss(v1, v2)
sess = K.get_session()
print(sess.run(result))
输出是：
570.0
注意：K.maximum当您只传递一个张量时，该方法需要两个张量
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