Как показатели функций агрегируются по пакетам при проверке модели тензорного потока?

Question

В тензорном потоке tf.keras.Model.compile вы можете передать функцию lambda y_true, y_pred: val как метрику c (хотя, похоже, это не задокументировано), но я спросил себя: «Как он агрегирует ее по партиям»?

Я искал документацию, но нигде не нашел, как это делается?

Между прочим, я даже не знаю, является ли это поведение undefined, и вместо этого нужно подкласс класса Metri c? (или, по крайней мере, предоставьте требуемые методы).

Кроме того, уместно ли передавать потерю как метрику c (и в данном случае тот же вопрос: как она агрегируется по партиям?)

Answer 1

Это просто среднее значение по партиям. Я не думаю, что это неопределенное поведение.

Answer 2

Чтобы понять, «Как происходит агрегирование (я предполагаю, что это отображается в индикаторе выполнения)», я предлагаю вам проверить tf.keras.utils.Progbar. Агрегация по партиям выполняется, когда вы используете model.fit, а не model.compile.

Используется ли lambda как потеря или метри c неопределенное поведение? No, if defined properely. Если вы неправильно напишете лямбда-выражение, TensorFlow выдаст исключение.

Используется ли lambda как потеря или метри c рекомендуется? Nope. Есть причина, по которой TensorFlow предоставляет для них отдельные классы. Расширение встроенных классов упрощает другие части конвейера, такие как сохранение или загрузка моделей. Это также делает код более читабельным.