keras.losses.MeanSquaredError 或其对应的函数式接口 keras.losses.mean_squared_error 来访问。MSE 是一种常用的回归损失函数,用于衡量预测值与真实值之间差异的平方的平均值。 2. 阐述 mean_squared_error 在Keras 中的用途 在Keras 中,mean_squared_error 损失函数主要用于回归任务中,以量化模型预测值与实际值...
损失函数【也称目标函数或优化评分函数】是编译模型时所需的两个参数之一。 model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd') 或 from keras import losses model.compile(loss=losses.mean_squared_error, optimizer='sgd') 可以传递一个现有的损失函数名或者一个TensorFlow/Theano符号函数。该符号函数为...
compile(loss=losses.mean_squared_error, optimizer='sgd') 你可以传递一个现有的损失函数名,或者一个TensorFlow/Theano符号函数。 该符号函数为每个数据点返回一个标量,有以下两个参数: y_true: 真实标签. TensorFlow/Theano张量 y_pred: 预测值. TensorFlow/Theano张量,其shape与y_true相同 实际的优化目标是所有...
mean_squared_error即均方误差,一般用于回归计算,是最常用的损失函数,但在某些情况下,其它损失函数可能更适合。 losses中的源码为: defmean_squared_error(y_true,y_pred): returnK.mean(K.square(y_pred-y_true),axis=-1) 2 mean_absolute_error(MAE) mean_absolute_error即平均绝对误差,一般用于回归计算,...
compile(loss=losses.mean_squared_error, optimizer='sgd') 你可以传递一个现有的损失函数名,或者一个TensorFlow/Theano符号函数。 该符号函数为每个数据点返回一个标量,有以下两个参数: y_true: 真实标签. TensorFlow/Theano张量 y_pred: 预测值. TensorFlow/Theano张量,其shape与y_true相同 实际的优化目标是所有...
model.compile(loss=losses.mean_squared_error, optimizer='sgd') 可以传递一个现有的损失函数名或者一个TensorFlow/Theano符号函数。该符号函数为每个数据点返回一个标量,有一下两个参数: 1.y_true 真实标签,TensorFlow/Theano张量。 2.y_pred 预测值,TensorFlow/Theano张量,其shape与y_true相同。
Mean squared error losses. tf.keras.losses.MeanSquaredError.from_config from_config( cls, config ) Instantiates aLossfrom its config (output ofget_config()). Args: config: Output ofget_config(). Returns: ALossinstance. tf.keras.losses.MeanSquaredError.get_config ...
keras.losses.mean_squared_error(y_true, y_pred) 用法很简单,就是计算均方误差平均值,例如 loss_fn= keras.losses.mean_squared_error a1 = tf.constant([1,1,1,1])a2 = tf.constant([2,2,2,2]) loss_fn(a1,a2)<tf.Tensor:id=718367,shape=(),dtype=int32,numpy=1> ...
model.compile(loss=losses.mean_squared_error, optimizer='sgd') 1. 2. 3. 4. 自定义损失函数时参数必须并且只有两个,一个是y_true,一个是y_pred,并且y_true参数放在y_pred的前面(Keras自动会检测到y_true和 y_pred): def myself_loss(y_true, y_pred): ...
from keras import backend as K model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd') from keras import losses model.compile(loss=losses.mean_squared_error, optimizer='sgd') 可以传递一个现有的损失函数名,或者一个 TensorFlow/Theano 符号函数。 该符号函数为每个数据点返回一个标量,有以下两个参数...