1. tf.losses.mean_squared_error:均方根误差(MSE) —— 回归问题中最常用的损失函数 优点是便于梯度下降,误差大时下降快,误差小时下降慢,有利于函数收敛。 缺点是受明显偏离正常范围的离群样本的影响较大 # Tensorflow中集成的函数mse=tf.losses.mean_squared_error(y_true,y_pred)# 利用Tensorflow基础函数手工...
1.tf.losses.mean_squared_error:均方根误差(MSE) —— 回归问题中最常用的损失函数 优点是便于梯度下降,误差大时下降快,误差小时下降慢,有利于函数收敛。 缺点是受明显偏离正常范围的离群样本的影响较大 Tensorflow中集成的函数: mse= tf.losses.mean_squared_error(y_true, y_pred) 利用Tensorflow基础函数手工...
mse = tf.losses.mean_squared_error(y_true, y_pred) # 利用Tensorflow基础函数手工实现 mse = tf.reduce_mean(tf.square(y_true - y_pred)) 2. tf.losses.absolute_difference平均绝对误差(MAE) 优点是其克服了 MSE 的缺点,受偏离正常范围的离群样本影响较小。 缺点是收敛速度比 MSE 慢,因为当误差大...
loss1=tf.reduce_mean(tf.square(y-pred))loss1 代码语言:javascript 复制 <tf.Tensor:id=19,shape=(),dtype=float32,numpy=0.4> 在tensorflow的losses模块中,提供能MSE方法用于求均方误差,注意简写MSE指的是一个方法,全写MeanSquaredError指的是一个类,通常通过方法的形式调用MSE使用这一功能。MSE方法返回的是...
<tf.Tensor: id=19, shape=(), dtype=float32, numpy=0.4> 1. 在tensorflow的losses模块中,提供能MSE方法用于求均方误差,注意简写MSE指的是一个方法,全写MeanSquaredError指的是一个类,通常通过方法的形式调用MSE使用这一功能。 MSE方法返回的是每一对真实值和预测值之间的误差,若要求所有样本的误差需要进一步...
1、tf.losses.mean_squared_error函数 labels:真实的输出张量,与“predictions”相同. predictions:预测的输出. weights:可选的Tensor,其秩为0或与labels具有相同的秩,并且必须可广播到labels(即,所有维度必须为1与相应
Invokes theMeanSquaredErrorinstance. Args: y_true: Ground truth values. y_pred: The predicted values. Returns: Mean squared error losses. tf.keras.losses.MeanSquaredError.from_config from_config( cls, config ) Instantiates aLossfrom its config (output ofget_config()). ...
在tensorflow的losses模块中,提供能MSE方法用于求均方误差,注意简写MSE指的是一个方法,全写MeanSquaredError指的是一个类,通常通过方法的形式调用MSE使用这一功能。MSE方法返回的是每一对真实值和预测值之间的误差,若要求所有样本的误差需要进一步求平均值:
在TensorFlow中,可以使用tf.losses.mean_squared_error()函数来计算高斯对数似然损失函数。具体使用方法如下: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 import tensorflow as tf # 定义真实值和预测值 y_true = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0]) y_pred = tf.constant([1.5, 2.5, 3.5]) # ...
MeanSquaredError() KLDivergence() CosineSimilarity() 等等 在TensorFlow中已经内置了很多常用的损失函数,可以满足我们的模型训练要求,但是有的时候我们自己特定的任务会有自己的损失函数,这样TensorFlow库中的函数就不会满足我们,我们就需要自己定义计算损失的方法。