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...
tf常见的损失函数（LOSS）总结 运算公式 1、均⽅差函数 均⽅差函数主要⽤于评估回归模型的使⽤效果，其概念相对简单，就是真实值与预测值差值的平⽅的均值，具体运算公式可以表达如下：Q=1 m m ∑ i=1(f(x i)−y i)2 其中f(x i)是预测值，y i是真实值 在⼆维图像中，该函数代表每个散...
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...
reduce_sum( ) 是求和函数,在 tensorflow 里面,计算的都是 tensor,可以通过调整 axis =0,1 的维度来控制求和维度。 reduce_sum( ) 是求和函数,在 tensorflow 里面,计算的都是 tensor,可以通过调整 axis =0,1 的维度来控制求和维度。
二、重要的函数 1、tf.losses.huber_loss 在训练程序中添加一个Huber损失项。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 tf.losses.huber_loss( labels, predictions, weights=1.0, delta=1.0, scope=None, loss_collection=tf.GraphKeys.LOSSES, reduction=Reduction.SUM_BY_NONZERO_WEIGHTS ) 对于erro...
tf.losses,一、概述1、类classReduction:减少损失的类型。2、函数absolute_difference(...):将绝对差异损失添加到训练过程中。add_loss(...):将外部定义的损失添加到损失集合中。compute_weighted_loss(...):计算加权损失。cosine_distance(...):在训练过程中增加余弦距离
tf使⽤交叉熵损失函数，loss为负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one...
这个函数类似于C++中的三元运算符z = cond ? x : y,含义为如果condition条件为真,执行函数fn1,否则执行函数fn2。huber实现代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 def huber_loss(labels, preds, delta=14.0): residual = tf.abs(labels - preds) def f1(): return 0.5 * tf.squa...
请看之前的文章,复习:常见的损失函数 1、tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits sigmoid_cross_entropy_with_logits( _sentinel=None, labels=None, logits=None, name=None ) 计算网络输出logits和标签labels的sigmoid cross entropy loss,衡量独立不互斥离散分类任务的误差,说独立不互斥离散分类任务是因为,在这些...
自定义损失函数 自定义损失函数需要继承 tf.keras.losses.Loss 类, 重写 call 方法即可, 输入真实值 y_true和模型预测值 y_pred , 输出模型预测值和真实值之间通过自定义的损失函数计算出的损失值。 以均方差损失函数为例: class MeanSquaredError(tf.keras.losses.Loss): def call(self, y_true, y_pred)...