tf.keras.metrics.MeanSquaredError 是一个用于计算均方误差的 Keras 指标。它通常用于评估回归模型的性能。 2. 修改 MeanSquaredError 的计算方式 由于MeanSquaredError 默认是针对整个批次的数据进行计算的,我们需要通过一些额外的步骤来按列计算误差。这通常涉及到对预测值和真实值进行逐列的处理。
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,...
MeanSquaredError classRootMeanSquaredError classMeanAbsoluteError classMeanAbsolutePercentageError classMeanSquaredLogarithmicError classCosineSimilarity classLogCoshError classClassification metrics based on True/False positives & negatives AUC classPrecision classRecall classTruePositives classTrueNegatives classFalseP...
0s - loss: 1.0116e-04 - mean_squared_error: 1.0116e-04 - mean_absolute_error: 0.0086 - mean_absolute_percentage_error: 3.4738 - cosine_proximity: -1.0000e+00 Epoch 99/100 0s - loss: 9.8820e-05 - mean_squared_error: 9.8820e-05 - mean_absolute_error: 0.0085 - mean_absolute_percentag...
loss_fn = keras.losses.mean_squared_error mean_loss = keras.metrics.Mean() 1. 2. mean_loss(1)等价于keras.metrics.Mean()(1),而不是keras.metrics.Mean(1),这个从keras.metrics.Mean函数的定义可以看出。 但是必须先令生成一个实例mean_loss=keras.metrics.Mean(),而不能直接使用keras.metrics.Mean(...
model.compile(..., metrics=['mse']) 列出的具体指标可以是Keras函数的名称(如mean_squared_error)或这些函数的字符串别名(如'mse')。 每当训练数据集中有一个epoch训练完成后,此时的性能参数会被记录下来。如果提供了验证数据集,验证数据集中的性能评估参数也会一并计算出来。
mean_squared_logarithmic_error / msle公式为: (log(clip(y_pred, epsilon, infinite)+1)- log(clip(y_true, epsilon,infinite)+1.))^2.mean(axis=-1),这个就是加入了log对数,剔除不介于epsilon和infinite之间的预测值与实际值之后,然后取对数,作差,平方,累加求均值。
from sklearn.metrics import mean_squared_error from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.layers import LSTM # 设计模型 model = Sequential() model.add(LSTM(50, input_shape=(train_X.shape[1], train_X.shape[2]))) ...
一文总结Keras的loss函数和metrics函数 Loss函数 定义: 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])...
metrics=[metrics.mean_squared_error]) # train model es = EarlyStopping(monitor='val_loss', min_delta=0.00001, patience=20, restore_best_weights=True) history = autoencoder.fit(x=train_data, y=train_data, epochs=100, verbose=1, validation_data=[test_data, test_data], callbacks=[es]) ...