如何解决如何使用KERAS获得DNN的最后一层的值？
我刚刚开始使用Keras训练简单的DNN，而我正在努力设置自己的自定义损失函数，这是模型的代码：
X_train = train_dataframe.to_numpy()[:,0:4]
Y_train = train_dataframe.to_numpy()[:,4]
model = Sequential()
model.add(Dense(1000,input_shape=(4,),activation='relu'))
model.add(Dense(1000,activation='relu'))
model.add(Dense(Y_train.shape[0],activation='linear',activity_regularizer=regularizers.l1(0.02)))
def custom_loss(y_true,y_pred):
mse_loss = tf.keras.losses.mean_squared_error(y_true,np.ones((450,4)) * y_pred)
return mse_loss + y_pred
model.compile("adam",custom_loss(X_train,model.layers[2].output),metrics=["accuracy"])
model.fit(X_train,Y_train,epochs=5,batch_size=1)
我将简要解释。我得到了一个训练样本集，包含450个样本，每个样本有4个特征作为输入，并且将（450,1）数值矢量解析为训练样本。
现在，我想要获得的是一种LASSO回归，方法是在最后一层应用活动正则化器，然后构建我的自定义损失函数，在其中将MSE放在y_true（这是输入）y_pred（不是）之间输出，但将输出层值与（450,4）矩阵进行简单的乘法运算（因为简单性用1填充）。
我的问题是运行脚本时出现此错误：
ValueError: Dimensions must be equal,but are 4 and 450 for 'mul' (op: 'Mul') with input shapes:
[450,4],[?,450].
这也许是因为我做model.layers[2].output时没有很好地提取输出层的值。那么如何使用Keras正确地做到这一点？
解决方法
我认为您犯了2个严重错误
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不要因为.compile keras中的损失而争论不休，对此就足够了：
model.compile（损失= custom_loss，优化程序=“ adam”，指标= [“准确性”]）
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第二，如果要在最后一层应用乘积，然后为此创建一个custum层，请不要在损失函数内执行此操作，损失函数的作用只是找出预测值与真实值相差多远
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