loss - Keras 自定义损失函数以与 y_true 和 y_pred 相同的批量大小传递参数（包含已学习噪声的 numpy 数组）

Question

我已经实现了一个自定义损失函数，它接受额外的噪声（numpy 数组），如下图所示：

  def custom_rcae_loss(self):

        N = self.Noise
        lambda_val = self.lamda[0]
        mue = self.mue
        self.batchNo += 1
        index = self.batchNo
        def custom_rcae(y_true, y_pred):
            if(N.ndim >1):
                term1 = keras.losses.mean_squared_error(y_true, (y_pred + N ))

问题是 y_pred 的形状为 (batch_size, 28,28,1) ：如何确保我的噪声也与 y_pred 的形状相同？因为我想执行（y_pred + Noise）。

例如：如果我的输入是 5983 个批量大小为 128 的样本，则 batch_size 拆分的数量不同。

在使用 keras 确保 Noise 与 y_pred 的形状相同时，我们如何解决这个问题

期待建议和提示 在此先感谢

标签： loss