TensorBoard 是 Tensorflow 配套的可视化工具。它功能非常丰富,可以用来追踪记录像 loss 和 accuracy 这样的实验数据,可视化模型的计算图等等。这一节介绍的 TensorBoard Profile 就是Tensorboard的众多功能之一,它类似于在 TensorBoard 中内嵌了 Timeline 信息,也就是一个 iteration 中 GPU 和 CPU 运行 op 的时间过程。
log(y_pred_si) - (1-y_true)*tf.log(1-y_pred_si) sigmoids_loss = tf.reduce_mean(sigmoids) 2. tf.losses.log_loss:交叉熵 —— 效果同上,预测值格式略有不同 预测值(y_pred)计算完成后,若已先行进行了 sigmoid 处理,则使用此函数求 loss ,若还没经过 sigmoid 处理,可直接使用 sigmoid_cross...
Loss用于计算两个tensor之间的误差,这里的损失是指的回归中会用到的,只有两个:L2损失output = sum(t ** 2) / 2(不过不知道为什么只有一个输入,这个有点没用),还有一个是tf.nn.log_poisson_loss计算泊松损失,这个不是很了解,不过这个需要输入的确实是两个tensor并计算一种损失。 7、Classification 这里面都...
目标检测任务的损失函数由分类损失(Classificition Loss)和回归损失(Bounding Box Regeression Loss)两部分构成。近几年来回归损失主要有Smooth L1 Loss(2015), IoU Loss(2016 ACM), GIoU Loss(2019 CVPR), DIoU Loss & CIoU Loss(2020 AAAI)等,分类损失有交叉熵、softmax loss、logloss、focal loss等。在此...
损失函数(loss function、cost function)是神经网络搭建之后需要首先考虑的。因为在训练网络,即反向传播过程中,需要有一个监督信号去更新参数。最常用的损失函数有交叉熵(cross_entropy)和均方误差(MSE,mean squared error)。 3.2 loss函数 均方误差(MSE,mean squared error) 在逻辑回归问题中,我们更多的用到MSE。因为...
2.tf.losses.log_loss:交叉熵 —— 效果同上,预测值格式略有不同 预测值(y_pred)计算完成后,若已先行进行了 sigmoid 处理,则使用此函数求 loss ,若还没经过 sigmoid 处理,可直接使用 sigmoid_cross_entropy_with_logits。 #Tensorflow中集成的函数: ...
Tensorflow——关于loss tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits() tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,,labels=None,logits=None,name=None) 对于给定的logits计算sigmoid的交叉熵。 对于给定的logits计算sigmoid的交叉熵。 衡量的是分类任务中的概率误差....
TensorFlow是一个开源的机器学习框架,广泛应用于深度学习和人工智能领域。在TensorFlow中,高斯对数似然损失函数(Gaussian Log-Likelihood Loss)是一种常用的损失函数,用于训练概率模型,特别是在回归问题中。 高斯对数似然损失函数是基于高斯分布的最大似然估计而来的。在回归问题中,我们通常假设输出值服从高斯分布,而高斯对数...
双y轴曲线图例合并是一个棘手的操作,现以MNIST案例中loss/accuracy绘制曲线。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import time import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x_data = tf.placeho...
#return:log_pers 形状是 [batch_size]. for logit, target, weight in zip(logits, targets, weights): if softmax_loss_function is None: # TODO(irving,ebrevdo): This reshape is needed because # sequence_loss_by_example is called with scalars sometimes, which ...