当损失函数是自定义函数时，在 epoch 上绘制 MSE答案

【问题标题】：Plot MSE over epochs when the loss function is a customized function当损失函数是自定义函数时，在 epoch 上绘制 MSE
【发布时间】：2018-11-06 21:20:01
【问题描述】：

我使用自定义损失函数并希望在 epoch 内绘制 MSE（我使用 Keras 库）。这是我用来拟合我的神经网络并保存历史记录的代码。

model.compile(loss =new_loss2, metrics=['mse'], optimizer=opt)
hist = model3.fit(X_train, y_train, batch_size=32, shuffle=False, epochs=epochs, validation_split=0.15, callbacks = callbackz)

当我尝试使用绘图函数绘制 MSE 时

plt.plot(hist.history['mse'])

我收到此错误

Traceback (most recent call last):
  File "D:\Keras1 (1).py", line 150, in <module>
    plt.plot(hist.history['mse'])
KeyError: 'mse'

我怎样才能以正确的方式绘制它？

【问题讨论】：

标签： keras loss loss-function mse

【解决方案1】：

不知何故，这些指标在 history 字典中由它们的扩展名称引用。 hist.history['mean_squared_error'] 应该可以工作。

注意：如果名称不符困扰您，也可以在编译模型时使用扩展名称，即model.compile(loss=new_loss2, metrics=['mean_squared_error'], ...)。

【讨论】：