# Sigmoid activation function: f(x) = 1 / (1 + e^(-x)) return1/ (1+ np.exp(-x)) defderiv_sigmoid(x): # Derivative of sigmoid: f'(x) = f(x) * (1 - f(x)) fx = sigmoid(x) returnfx * (1- fx) defmse_loss(y_true, y_pred...
在Python中,实现均方误差损失函数(MSELoss)通常涉及到计算预测值与真实值之差的平方,并求其平均值。以下是实现这一功能的步骤: 理解均方误差损失函数的数学原理: 均方误差(MSE)是衡量模型预测值与实际值之间差异的一种常用方法。其计算公式为: [ \text{MSE} = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} (y_i -...
MSE = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (y_{true}^{(i)} - y_{pred}{(i)})2 ] 在这个公式中,如果y_true或y_pred中有inf或NaN,就会导致 MSE 结果为inf。 使用C4架构图来展示模型构成: <<person>>Client使用模型进行数据请求.<<system>>MSELoss计算模块计算损失用于模型训练.<<external_system>...
labels.append(idx)#图像类标 fpath.append(path+im)#图像路径名#print(path+im,idx)returnnp.asarray(fpath,np.string_),np.asarray(imgs,np.float32),np.asarray(labels,np.int32)# 读取图像 fpaths,data,label=read_img(path)print(data.shape)#(1000,256,256,3)# 计算有多少类图片 num_classes=...
# 计算损失函数(MSE) def compute_loss(X, y, theta): m = len(y) y_pred = predict(X, theta) loss = (1 / (2 * m)) * np.sum(np.square(y_pred - y)) return loss # 计算损失值 loss = compute_loss(X, y, theta) print(f"Loss: {loss}") ...
# 计算损失函数(MSE) def compute_loss(X, y, theta): m = len(y) y_pred = predict(X, theta) loss = (1 / (2 * m)) * np.sum(np.square(y_pred - y)) return loss # 计算损失值 loss = compute_loss(X, y, theta) print(f"Loss: {loss}") ...
# 计算损失函数(MSE) def compute_loss(X, y, theta): m = len(y) y_pred = predict(X, theta) loss = (1 / (2 * m)) * np.sum(np.square(y_pred - y)) return loss # 计算损失值 loss = compute_loss(X, y, theta) print(f"Loss: {loss}") ...
损失函数(loss function)就是用来度量模型的预测值f(x)与真实值Y的差异程度的运算函数,它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示,损失函数越小,模型的鲁棒性就越好。 损失函数的作用: 损失函数使用主要是在模型的训练阶段,每个批次的训练数据送入模型后,通过前向传播输出预测值,然后损失函数会计算出预...
# Derivative of sigmoid: f'(x) = f(x) * (1 - f(x)) fx = sigmoid(x) return fx * (1 - fx) def mse_loss(y_true, y_pred): # y_true和y_pred是相同长度的numpy数组。 return ((y_true - y_pred) ** 2).mean() class OurNeuralNetwork: ...
specificity = \frac {TN} {TN+FP}specificity=TN+FPTN ROC和AUC是评价分类器的指标,这部分后续文章作深入分享。 4.R2 Score 前面讲解了分类和聚类问题的评价,那如果是回归问题呢?又如何评价连续值的精准度呢?这里我们使用MSE、MAE、R2 Score等值来衡量。其基本思想是:测试数据集中的点,距离模型的平均距离...