loss = tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(labels=y,logits=logits) #计算方式:对输入的logits先通过sigmoid函数计算,再计算它们的交叉熵 #但是它对交叉熵的计算方式进行了优化,使得结果不至于溢出。 loss = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y,logits=logits) #计算方式:对输入的logits先...
之前训练模型,认为网络图构建完成,Loss肯定是呈现下降的,就没有太留心,知识关注F1的变化情况,找到最优的F1训练就停止了,认为模型就ok。 但实际中发现,我们要时刻关注网络的损失变化情况,batch size过小(6,8)都会导致模型不收敛,此时你就看不到损失的变化,只能根据F1优劣判断模型。 那么,我们可以将batc size调的...
tf常见的损失函数(LOSS)汇总 损失函数在机器学习中用于表示预测值与真实值之间的差距.一般而言,大多数机器学习模型都会通过一定的优化器来减小损失函数从而达到优化预测机器学习模型参数的目的. 哦豁,损失函数这么必要,那都存在什么损失函数呢? 一般常用的损失函数是均方差函数和交叉熵函数. 运算公式 1 均方差函数 均方...
:从loss_collection获取损失列表。 get_regularization_loss(...): 获取总正则化损失。 get_regularization_losses(...): 获取正则化损失列表。 get_total_loss(...): 返回一个张量,其值表示总损失。 hinge_loss(...): 在训练过程中增加hinge loss。 huber_loss(...): 在训练程序中添加一个Huber损失项。
opt=tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.001)optimizer=opt.minimize(loss) 第二阶段:运行计算图 这个阶段又可以分为: 变量初始化 运行优化器,同时使用feed_dict传递数据 完整代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释
两个LLM共享权重，一个负责梯度回传更新模型，另一个负责在线生成训练样本。训练样本经过编译器，分配好标签，进而更新online buffer中的数据。Online buffer负责存储在线训练所用的数据，它在内部维护一个队列，会删除过旧的数据，buffer的更新频率是50个step。多粒度反馈的强化学习 RL训练的loss可以定义为：其中，R...
get_regularization_loss( scope=None, name='total_regularization_loss' ) 定义在:tensorflow/python/ops/losses/util.py。 获取总正则化loss。 参数: scope:用于过滤要返回的loss的可选范围名称. name:返回张量的名称. 返回: 标量正则化loss. 本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。 原始...
= learn.ModeKeys.INFER: onehot_labels = tf.one_hot(indices=tf.cast(labels, tf.int32), depth=10) loss = tf.losses.softmax_cross_entropy( onehot_labels=onehot_labels, logits=logits) # Configure the Training Op (for TRAIN mode) if mode == learn.ModeKeys.TRAIN: train_op = tf.contrib...
今天使用交叉熵损失函数训练的时候发现loss为负,且负得越来越多。 tf.losses.categorical_crossentropy 后面发现原来是参数的,输出和标签的位置放反了。 就是说本来通过from_logits=True,交叉熵可以将logits归到0到1之间,但是如果放反了,函数内部 做softmax就去处理label的onehot,而logits本身就为负,那么就会负得越...
1.tf中的nce_loss的API defnce_loss(weights, biases, inputs, labels, num_sampled, num_classes, num_true=1, sampled_values=None, remove_accidental_hits=False, partition_strategy="mod", name="nce_loss") 假设nce_loss之前的输入数据是K维的,一共有N个类,那么 ...