Variational Autoencoder (VAE) によって示されるカスタム損失レイヤーの Keras の例を調査しました。VAE の目的は、再構築と KL ダイバージェンスの 2 つの異なる部分で構成されていますが、この例では 1 つの損失層しかありません。ただし、トレーニング中にこれら 2 つの部分がどのように進化するかをプロット/視覚化し、単一のカスタム損失を 2 つの損失層に分割したいと思います。
Keras のモデル例:
私のモデル:
残念ながら、Keras は、両方のアプローチを実装した Jupyter Notebook の例に見られるように、複数損失の例で単一の損失値を出力するだけです。によって追加された損失あたりの値を取得する方法を誰かが知っていますかadd_loss? add_lossさらに、複数の呼び出し (Mean/Sum/...?) が与えられた場合、Keras は単一の損失値をどのように計算しますか?