#cross_entropy =tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(y_conv, y)也是交叉熵,差异在于这里的标签可以认为是排它的 #方差函数:mse = tf.reduce_mean(tf.square(y_- y_conv)) #分类型的优化函数loss = tf.reduce_sum(tf.select(tf.greater(v1,v2),loss1,loss2)),代表v1>=v2时,使用loss...
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前文分别讲了tensorflow2.0中自定义Layer和自定义Model,本文将来讨论如何自定义损失函数。 (一)tensorflow2.0 - 自定义layer (二)tensorflow2.0 - 自定义Model (三)tensorflow2.0 - 自定义loss function(损失函数) (四)tensorflow2.0 - 实战稀疏自动编码器SAE 自定义损失函数有两种情况,一种比较简单,而另一种稍显复...
(一)tensorflow内置的四个损失函数 (二)其他损失函数 (三)自定义损失函数 自定义损失函数是损失函数章节的结尾,学习自定义损失函数,对于提高分类分割等问题的准确率很有帮助,同时探索新型的损失函数也可以让你文章多多。这里我们介绍构建自定义损失函数的方法,并且介绍可以均衡正负例的loss,以及在多分类中可以解决样本数...
首先Loss函数的自定义比较简单,可以参考《TensorFlow实战Google深度学习框架》这本书的第4章4.2损失函数定义这节,实现比较简单。 其次是关于自定义损失函数的梯度优化方法的问题。 关于优化问题主要参考了知乎中 加加林的分布式Tensorflow的梯度累积与异步更新 - 知乎专栏 经过查阅相关资料,tensorflow的开发者已经内置好基本数...
Tensorflow:keras中自定义metrics函数和Keras自定义Loss函数 1. 比较一般的自定义metrics函数: 需要注意的是,不能像sklearn那样直接定义,因为这里的y_true和y_pred是张量,不是numpy数组。示例如下: Python fromkerasimportbackenddefrmse(y_true,y_pred):returnbackend.sqrt(backend.mean(backend.square(y_pred-y_tru...
Keras中加权均方误差自定义损失函数 pythontensorflowkerasloss-function 14 我正在处理时间序列数据,输出60天的预测。 我目前使用均方误差作为损失函数,但结果很糟糕。 我想实现加权均方误差,使得早期的输出比后期的更重要。 加权均方根公式: 因此,我需要一些方法来迭代一个张量的元素,带有一个索引(因为我需要同时...
tensorflow2.0 使用fit实现复杂自定义loss函数 importtensorflow as tffromtensorflow.python.kerasimportbackend as Kfromtensorflow.python.kerasimportlayers as KLfromtensorflow.python.kerasimportmodels as KMimportnumpy as npclassComplicatedLoss(KL.Layer):def__init__(self, **kwargs):...
前文分别讲了tensorflow2.0中自定义Layer和自定义Model,本文将来讨论如何自定义损失函数。 (一)tensorflow2.0 - 自定义layer(二)tensorflow2.0 - 自定义Model (三)tensorflow2.0 - 自定义loss function(损失函数) (四)tensorflow2.0 - 实战稀疏自动编码器SAE ...