在 Keras 中编写没有 y_true 的自定义损失函数

Question

我正在 Keras 中实现一个三元组损失函数。一般来说，损失函数以预测值和真实值作为参数。但三元组损失不使用标签，仅使用输出。我尝试编写仅包含一个参数的函数：

def triplet_loss(y_pred):
    margin = 1
    return K.mean(K.square(y_pred[0]) - K.square(y_pred[1]) + margin)

它失败了，说triplet_loss()需要 1 个参数，但给出了两个参数（在 中score_array = fn(y_true, y_pred)。当我编写带有两个参数的函数时y_true, y_pred，程序运行没有错误。为什么会这样？我应该用这两个参数来实现这个函数，尽管y_true不会被使用？这是正确的还是有其他方法可以做到这一点？

Answer 1

好吧......只是不要使用基本事实：

def triplet_loss(y_true,y_pred):
    #all your code as it is.

在没有真实数据的情况下训练网络的情况并不常见。当我们期望它学到一些东西时，往往有一个基本事实。如果不这样做，只需忽略它即可。

另外，如果y_true被忽略，您将传递给 fit 方法什么？只是一个虚拟数组？