另外,这个方法如果在from_logits=True的情况下,可以用tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits来代替,阅读源码,在tf.keras里面就是调的这个函数,sigmoid_cross_entropy_with_logits返回的是[batch_size]个loss,最后我们再接一个reduce_mean就可以变成标量了。 CategoricalCrossentropy CategoricalCrossentropy是用来处理多...
# Make the following updates to the above "Recommended Usage" section# 1. Set `from_logits=False`tf.keras.losses.BinaryCrossentropy()# OR ...('from_logits=False')# 2. Update `y_pred` to use probabilities instead of logitsy_pred = [0.6,0.3,0.2,0.8]# OR [[0.6, 0.3], [0.2, 0.8...
tf.keras.losses.BinaryCrossentropy()内部是怎么计算的,举例说明 例1: importtensorflowastfimportmath y_true=[[0.,1.]]y_pred=[[0.8,0.2]]# Using'auto'/'sum_over_batch_size'reductiontype.bce=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy()bce(y_true,y_pred).numpy()输出:1.6094375 手推: a=-0*math.l...
keras.layers.Dropout(0.3),#百分之30的神经元失效 keras.layers.Dense(16, activation=tf.nn.relu), keras.layers.Dropout(0.7),#百分之70的神经元失效 keras.layers.Dense(1, activation=tf.nn.sigmoid) ]) dpt_model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy','binary_...
BinaryCrossentropy:计算真实标签和预测标签之间的交叉熵损失。 CategoricalCrossentropy:计算标签和预测之间的交叉熵损失。 CategoricalHinge:计算y_true和y_pred之间的分类铰链损失。 CosineSimilarity:计算y_true和y_pred之间的余弦相似度。 Hinge:计算y_true和y_pred之间的铰链损耗。 Huber:计算y_true和y_pred之间的...
BinaryCrossentropy:计算真实标签和预测标签之间的交叉熵损失。 CategoricalCrossentropy:计算标签和预测之间的交叉熵损失。 CategoricalHinge:计算y_true和y_pred之间的分类铰链损失。 CosineSimilarity:计算y_true和y_pred之间的余弦相似度。 Hinge:计算y_true和y_pred之间的铰链损耗。
keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True) optimizer = tf.keras.optimizers.Adam() train_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='train_loss') train_accuracy = tf.metrics.BinaryAccuracy(threshold=0.0, name='train_accuracy') test_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='test_loss') test_accuracy...
模型在训练时需要一个损失函数和一个优化器。由于这是一个二元分类问题且模型会输出一个概率(应用 S 型激活函数的单个单元层),因此我们将使用 binary_crossentropy 损失函数。 该函数并不是唯一的损失函数,例如,您可以选择 mean_squared_error。但一般来说,binary_crossentropy 更适合处理概率问题,它可测量概率分布...
tf.keras.backend.bias_add( x, bias, data_format=None ) 1 x: 张量、变量2 bias: 要添加的偏置 3 data_format: string, "channels_last" or "channels_first". 1. 2. binary_crossentropy():输出输出张量和目标张量之间的二进制交叉熵。
Keras之所以受欢迎是因为该API简洁明了,允许仅用几行代码就可以定义,适配和评估标准的深度学习模型。 在2019年,谷歌发布了他们的TensorFlow深度学习库的新版本(TensorFlow 2),该库直接集成了Keras API,并将该接口提升为平台上深度学习开发的默认或标准接口。