https://github.com/shruti-jadon/Semantic-Segmentation-Loss-Functions。 1、损失函数类别 损失函数的引入源于传统机器学习,这些损失函数是根据标签的分布得出的,例如从伯努利分布导出二值交叉熵,从Multinoulli分布导出多类交叉熵。 2、14种损失函数 2.1、二值交叉熵损失函数 交叉熵的定义是两个概率分布差异的测量指标。
当然,有了两个输出,那你还有两个loss function分别对应两个输出。这在compile里面实现 # Specify theoptimizer, and compile the model with loss functions for both outputs optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(lr=0.001) model.compile(optimizer=optimizer, loss={'y1_output': 'mse', 'y2_output': 'mse...
https:///shruti-jadon/Semantic-Segmentation-Loss-Functions。 1、损失函数类别 损失函数的引入源于传统机器学习,这些损失函数是根据标签的分布得出的,例如从伯努利分布导出二值交叉熵,从Multinoulli分布导出多类交叉熵。 2、14种损失函数 2.1、二值交叉熵损失函数 交叉熵的定义是两个概率...
loss=-weight*y*log(y'):param Y_pred:Atensor resulting from a softmax:param Y_gt:Atensorofthe same shapeas`output`:param weights:numpy arrayofshape(C,)whereCis the numberofclasses:return:categorical_crossentropy lossUsage:weights=np.array([0.5,2,10])# Class one at0.5,class2twice the n...
def loss_function(y_true, y_pred):***some calculation***return loss 创建均方误差损失函数 (RMSE): 定义损失函数名称-my_rmse。目的是返回目标(y_true)与预测(y_pred)之间的均方误差。RMSE的公式为: 误差:真实标签与预测标签之间的差异。 sqr_error:...
# loss functions for regression and classification. import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import ops ops.reset_default_graph() # Create graph sess = tf.Session() ### Numerical Predictions ### x_vals =...
# Loss Functions #--- # # This python script illustrates the different # loss functions for regression and classification. import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import ops ops.reset_default_graph() # Create graph sess = tf.Session() ### Numer...
为了大家更好的学习,我把整个项目代码分享到github上: https://github.com/junqiangchen/Image-Segmentation-Loss-Functions 如果大家觉得这个项目还不错,希望大家给个Star并Fork,可以让更多的人学习。如果碰到任何问题,随时留言,我会尽量去回答的。
激活函数(Activation Functions) 卷积函数(Convolution) 池化函数(Pooling) 数据标准化(Normalization) 损失函数(Losses) 分类函数(Classification) 符号嵌入(Embeddings) 循环神经网络(Recurrent Neural Networks) —tf.nn.rnn简要介绍— cell: 一个RNNCell实例
激活函数(Activation Functions) 卷积函数(Convolution) 池化函数(Pooling) 数据标准化(Normalization) 损失函数(Losses) 分类函数(Classification) 符号嵌入(Embeddings) 循环神经网络(Recurrent Neural Networks) —tf.nn.rnn简要介绍— cell: 一个RNNCell实例