В керасе значение потерь model.fit среднее для партий или для образцов?

Question

Предпосылкой для этого вопроса является то, что я пытаюсь отладить конвейер TensorFlow. Я вручную вычислил потери для каждого примера на основе текущего прогноза сети и усреднил условия ошибки. Число, которое я получаю, отличается от того, что сообщает Keras, поэтому вопрос заключается в том, нашел ли я свою ошибку или вычисляю неправильную вещь, чтобы сравнить со значением, указанным как «потеря».

Что именно Керас тут вычисляет?

Answer 1

Потеря обучения - это среднее значение значений потерь между партиями, во время обучения, после каждого обновления пакета. Веса меняются во время обучения, поэтому вы не можете сравнить эту потерю с прогнозированием с фиксированными весами и затем вычислить потерю.

Это означает, что если вы вычисляете среднее (или даже среднее значение) по партиям, вы будете получить другой результат.