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tensorflow - テンソルフローでは、検証データのミニバッチが多数あるのに、検証損失が 1 つしかないのはなぜですか?
tensorflow で を指定するvalidation_dataと.fit()、検証が失われます。ただし、検証データセットに多数のミニバッチがある場合でも、検証の損失は 1 つだけです。したがって、テンソルフローが検証のために損失をどのように計算するのか疑問に思っていました。
例えば：
これにより、次のようになります。
検証データセットに 10 個の検証ミニバッチがある場合、検証の損失は 1 つだけです。tensorflow は、損失を計算するのに 1 つのミニバッチしか必要としませんか? それとも、各バッチの y_pred を個別に計算してから、検証データ全体の損失を計算しますか? それとも、10 個のミニバッチに対して 10 個の損失を計算してから、要約統計を取りますか?