ValueError: Could not interpret loss function identifier: {'categorical_crossentropy', <function mmd_loss at 0x0000017438D36D30>}
时间: 2024-02-12 08:09:11 浏览: 56
这个错误通常是由于在定义模型时,损失函数参数传递有误所导致的。建议检查一下代码中关于损失函数的定义,确保传递的是正确的字符串或函数对象。在这个错误中,损失函数标识符包含了两种不同的类型,一个是字符串“categorical_crossentropy”,另一个是一个自定义的函数mmd_loss。如果你想使用自定义的损失函数,可以在定义模型时,将其作为参数传递给模型的compile方法。例如:
```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.losses import categorical_crossentropy
def mmd_loss(y_true, y_pred):
# 自定义的损失函数逻辑
pass
model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
model.compile(loss=mmd_loss, optimizer='sgd')
```
在这个例子中,我们定义了一个包含自定义损失函数的Keras模型。在调用compile方法时,将自定义的损失函数作为参数传递给了loss参数。同时,我们还需要确保自定义的损失函数的输入和输出与Keras中的标准损失函数相同,即均接受两个参数y_true和y_pred,并返回一个标量张量作为损失值。