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Tensorflow - 批处理中每个示例的访问丢失值如何？

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在训练期间，我使用tensorflow示例do_eval（）函数的修改版本定期评估我的张量流网络 . 我的评估损失是：

evalLoss = tf.nn.l2_loss(tf.sub(prediction, truthValues_placeholder))

这会产生单个标量损失值 . 我通过feed_dict在占位符中提供批处理真值 .

  • 单个标量是整个批次的损失值吗？

  • 如果是这样，它是批次中每个例子的损失总和吗？

  • 如果是这样，那么如何访问批处理中每个示例的损失？我想查看调试的各个示例 .

提前致谢 .

tensorflow

1 回答

  • 1

    由于tf.nn.l2_loss（t）只返回sum（t ** 2）/ 2，

    • 是的 .

    • 是的 .

    • 您可以像下面一样命名sub（）的结果 .

    然后通过run（）或eval（）方法获取eachLoss值 .

    eachLoss = tf.sub(prediction, truthValues_placeholder)
evalLoss = tf.nn.l2_loss(eachLoss)
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