我想计算keras中鉴别器的丢失误差，但是不更新网络的权重 . 到目前为止，我使用以下函数（train_on_batch）使用梯度下降来更新网络的权重：
d_loss = d.train_on_batch(X, y)
但是，我想要做的是首先计算d_loss，然后根据d_loss值更新权重 . 我怎么能在Keras这样做？
d.evaluate(x, y)
将返回模型中定义的所有损失和指标 . 请参阅documentation .
d.test_on_batch(x, y)
也可能有意义 .
1 回答
将返回模型中定义的所有损失和指标 . 请参阅documentation .
也可能有意义 .