為什麼tf模型訓練過程中的二元交叉熵損失與sklearn計算的不同？
傑里米
我正在使用 tensorflow 構建一個神經協同過濾推薦模型，使用二元交叉熵作為損失函數。要預測的標籤當然是二元的。
在訓練每個 epoch 時，會打印損失函數。我有一個 for 循環，它通過 epoch 訓練模型 epoch，然後使用該當前狀態的模型來預測測試標籤，並使用 sci-kit learn 的 log_loss 函數再次計算損失。
我注意到 tensorflow 計算的損失（由 loss: 顯示）始終高於 sklearn 計算的損失（由 train_loss 顯示：）： 
這是因為這兩個函數所涉及的數學略有不同嗎？
尼古拉斯·熱維斯
在訓練循環中，Keras 測量整個 epoch 的平均損失。在此期間，模型會進行調整和改進，因此當一個 epoch 結束時，報告的損失是對當時損失的高估（假設模型仍在學習）。使用sklearn，您只計算 epoch 結束時的損失，模型與 epoch 結束時一樣。如果模型仍在學習，則損失sklearn會略低，因為它只看到在 epoch 中調整過的模型。
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