Keras：为什么损失函数必须 return 每个批次项目一个标量而不是一个标量？
Keras: Why do loss functions have to return one scalar per batch item rather than just one scalar?
我正在 Keras 中编写自定义损失函数，但遇到以下问题：
为什么 Keras 损失函数必须 return 每个批次项目一个标量而不是一个标量？
我关心的是整批的累计损失，而不是每件的损失，对吧？
我想我明白了：fit() 有一个参数 sample_weight，您可以使用它为批次中的不同样本分配不同的权重。为了让它起作用，你需要损失函数来 return 每个批次项目的损失。
我正在 Keras 中编写自定义损失函数，但遇到以下问题：
为什么 Keras 损失函数必须 return 每个批次项目一个标量而不是一个标量？
我关心的是整批的累计损失，而不是每件的损失，对吧？
我想我明白了：fit() 有一个参数 sample_weight，您可以使用它为批次中的不同样本分配不同的权重。为了让它起作用，你需要损失函数来 return 每个批次项目的损失。