一、损失函数 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...
标准的损失函数并不合适所有场景,有些实际的背景需要采用自己构造的损失函数,Tensorflow 也提供了丰富的基础函数供自行构建。 例如下面的例子:当预测值(y_pred)比真实值(y_true)大时,使用 (y_pred-y_true)*loss_more 作为 loss,反之,使用 (y_true-y_pred)*loss_less loss= tf.reduce_sum(tf.where(tf.gr...
FocalLoss函数可以表示如下公式所示: 假设网络的最后输出采用逻辑回归函数sigmod,对于二分类问题(0和1),预测输出可以表示为: 将上述公式带入FocalLoss函数中,并进行推导。 3、FocalLoss代码实现 按照上面导出的表达式FocalLoss的伪代码可以表示为: 其中, 从这里可以看到1-y_pred项可能为0或1,这会导致log函数值出现NA...
q:prob(预测值),p:(真实值),loss=H(p,q),如果DKL(p|q)=0的此时loss最小,及此时p=q,此时误差最小 回到顶部 4 Binary Classification(二分类) 现在这两种都可以 single output: 当p:one-hot的时候,我们的loss=H(p,q)=0+DKL 这里的DKL= 由于我们的这个是只有一个是1,剩下的全是0,所以这个loss=-...
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...
# 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(sigmoids) # 利用Tensorflow基础函数手工实现 y_pred_si = 1.0/(1+tf.exp(-y_pred)) sigmoids = -y_true*tf.log(y_pred_si) - (1-y_true)*tf.log(1...
loss_l1_vals=tf.abs(y_pred-y_target) 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...
#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loss1函数,否则使用loss2函数 #应用场景:危险品的鉴别 #第二种,抑制过拟合 ...
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log_loss用于预测值经过sigmoid处理后的情况，使用方法与sigmoid_cross_entropy_with_logits相似，但对预测值格式要求不同。多分类问题推荐使用softmax_cross_entropy_with_logits_v2，此函数适用于预测值未经softmax处理的情况，与上文所述逻辑一致。同时，针对非One-hot格式的真值，可选用sparse_softmax_...