Binary_Crossentropy 二值交叉熵损失函数很好理解,就是取值只有0或者1的分类,他的公式是: 均方差损失函数(MSE) 该损失函数通过计算真实值与预测值的欧式距离直观反馈了预测值与真实值得误差。预测值与真实值越接近,则两者的均方差越小。公式如下: , 具体案例可以参考:均方差损失函数 19个损失函数汇总:https://zhua...
model.compile(optimizer="rmsprop", loss="binary_crossentropy", metrics=["acc"]) # 原文accuracy 改成acc # 编译模型 model.compile(optimizer='rmsprop', # 优化器 loss='binary_crossentropy', # 二进制交叉熵 metrics=['accuracy'] # 评价指标 ) # 训练 history = model.fit(X_train, # 在完整数...
而在keras上体现为binary_crossentropy,用途与上面的sigmoid_cross_entropy_with_logits是一样的,但两者有差别: sigmoid_cross_entropy_with_logits还原了预计值和输出值在数学公式中的差值,但不是一种概率差。上述例子中,输出值和预计值明明一样,概率差应该为0,但结果却为0.3132617 而binary_crossentropy则先把输出...
本文是第二篇:基于keras建模解决Python深度学习的二分类问题,使用keras内置的IMDB数据集 二分类的最后一层使用sigmoid作为激活函数 使用binary_crossentropy作为损失(二元交叉熵损失) 运行环境:Python3.9.13 + Keras2.12.0 + tensorflow2.12.0 In 1: 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importpandasaspdi...
因为你面临的是一个二元分类问题,你的模型的输出是一个概率(你的模型以具有 sigmoid 激活的单单元层结束),最好使用binary_crossentropy损失。这并不是唯一可行的选择:例如,你可以使用mean_squared_error。但是当你处理输出概率的模型时,交叉熵通常是最佳选择。交叉熵是信息论领域的一种量,用于衡量概率分布之间的距离...
partial_y_train= y_train[10000:]#将优化器、损失函数和指标作为字符串传入(rmsprop、binary_crossentropy 和 accuracy 都是 Keras 内置的一部分)model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc'])#现在使用 512 个样本组成的小批量,将模型训练 20 个轮次(即对 x_train 和 ...
BinaryCrossentropy MeanSquaredError KLDivergence CosineSimilarity 等等。 指标: CategoricalAccuracy SparseCategoricalAccuracy BinaryAccuracy AUC Precision Recall 等等。 在本书中,您将看到许多这些选项的具体应用。 3.6.4 选择损失函数 为正确的问题选择正确的损失函数非常重要:你的网络会尽其所能缩...
autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy') # 训练自编码器模型 autoencoder.fit(x_train, x_train, epochs=50, batch_size=256, shuffle=True, validation_data=(x_test, x_test)) # 对测试集进行重建 decoded_imgs = autoencoder.predict(x_test) ...
model.add(layers.GlobalMaxPooling1D())model.add(layers.Dense(1))model.summary()model.compile(optimizer=RMSprop(lr=1e-4),loss='binary_crossentropy',metrics=['acc'])history=model.fit(x_train,y_train,epochs=10,batch_size=128,validation_split=0.2)tools.draw_acc_and_loss(history) ...
BCE = nn.functional.binary_cross_entropy(recon_x, x.view(-1,28*28), reduction='sum') KLD = -0.5* torch.sum(1+ logvar - mu.pow(2) - logvar.exp())returnBCE + KLD optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3)