可以看到这就是标准的Cross Entropy算法实现,对W * X得到的值进行sigmoid激活,保证取值在0到1之间,然后放在交叉熵的函数中计算Loss。对于二分类问题这样做没问题,但对于前面提到的多分类,例如年轻取值范围在0~4,目标值也在0~4,这里如果经过sigmoid后预测值就限制在0到1之间,而且公式中的1 - z就会出现负数,仔细...
一般来说,监督学习的目标函数由损失函数和正则化项组成。(Objective = Loss + Regularization) 对于二分类模型,通常使用的是二元交叉熵损失函数 binary_crossentropy。 对于多分类模型,如果label是类别序号编码的,则使用类别交叉熵损失函数 categorical_crossentropy。如果label进行了one-hot编码,则需要使用稀疏类别交叉熵损...
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...
嵌套循环迭代,with结构更新参数,显式当前loss 4.测试效果 计算当前参数前向传播后的准确率,显式当前acc 5.acc,loss可视化
函数求得的结果是一组向量,是每个维度单独的交叉熵,如果想求总的交叉熵,使用 tf.reduce_sum() 相加即可;如果想求 loss ,则使用 tf.reduce_mean() 进行平均。 # Tensorflow中集成的函数 sigmoids = tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=y_pred) sigmoids_loss = tf.reduce_mean(sig...
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: ...
3. tf.losses.huber_loss:Huber loss平滑平均绝对误差 二、分类问题损失函数 1.tf.keras.losses.BinaryCrossentropy 二分类损失函数 y_true(true label): This is either 0 or 1. 0或者1的二分数值 y_pred(predicted value): This is the model's prediction, i.e, a single floating-point value which...
loss=tf.recue_sum(tf.where(tf.greater(v1,v2),(v1-v2)*a,(v2-v1)*b)) tf.where和tf.greater函数用法如下: #tf.where和tf.greater函数的用法v1=tf.constant([1.0,2.0,3.0,4.0]) v2=tf.constant([4.0,3.0,2.0,1.0]) with tf.Session() as sess:print(tf.greater(v1,v2).eval())#输出 ...
loss_l1_out=sess.run(loss_l1_vals) L1正则损失函数在目标值附近不平滑,会导致模型不能很好地收敛。 (2)L2正则损失函数(即欧拉损失函数) L2正则损失函数是预测值与目标值差值的平方和,公式如下: 当对L2取平均值,就变成均方误差(MSE, mean squared error),公式如下: ...
当模型在训练过程中loss一直不变化,最后突然增长时,可能是由于梯度爆炸或梯度消失导致的。梯度爆炸是指在训练神经网络时,由于梯度过大而导致参数更新过大,从而导致loss增大。这通常发生在使用深度神经网络时,因为深度神经网络中有很多层,梯度在传播过程中可能会变得越来越大。梯度消失是指在训练神经网络时,由于梯度过小...