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error=labels-predicti...
tensor_pool_fn=None,#Options.reduction=tf.compat.v1.losses.Reduction.SUM_BY_NONZERO_WEIGHTS, add_summaries=True) 参数: model:gan_model族函数的返回值 generator_loss_fn:生成器使用的损失函数,可用函数见其他说明。 discriminator_loss_fn:判别器使用的损失函数,可用函数见其他说明。 gradient_penalty_weight...
tf.keras.losses.Loss( reduction=losses_utils.ReductionV2.AUTO, name=None) 參數 reduction類型tf.keras.losses.Reduction適用於損失。默認值為AUTO.AUTO表示縮減選項將由使用上下文確定。對於幾乎所有情況,這默認為SUM_OVER_BATCH_SIZE.當與tf.distribute.Strategy,在內置訓練循環之外,例如tf.kerascompile和fit, 使用...
@tf_export("losses.Reduction")classReduction(object):# 计算给定losses的加权结果# 可以看到 loss reduction 的具体过程@tf_export("losses.compute_weighted_loss")defcompute_weighted_loss(losses,# 需要加权的tensorweights=1.0,# 加权项,可以是scalar,或与losses的shape相同scope=None,loss_collection=ops.GraphK...
1、tf.losses.huber_loss 在训练程序中添加一个Huber损失项。 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 ) 1. 2. 3. 4. ...
继承自:Loss 用法 tf.keras.losses.CategoricalHinge( reduction=losses_utils.ReductionV2.AUTO, name='categorical_hinge') 参数 reduction类型tf.keras.losses.Reduction适用于损失。默认值为AUTO.AUTO表示缩减选项将由使用上下文确定。对于几乎所有情况,这默认为SUM_OVER_BATCH_SIZE.当与tf.distribute.Strategy,在内置...
prediction= add_layer(l1, 50, 10,'l2', activation_function=tf.nn.softmax)#the loss between prediction and real datacross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(ys *tf.log(prediction), reduction_indices=[1]))#losstf.summary.scalar('loss', cross_entropy) ...
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。 reduce_sum( ) 是求和函数,在 tensorflow 里面,计算的都是 tensor,可以通...
reduce_sum(tf.multiply(self.Qout, self.actions_onehot), reduction_indices=1) self.td_error= tf.square(self.targetQ - self.Q) self.loss tf.reduce_mean(self.td_error) self.trainer= tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.0001) self.update...
SparseCategoricalCrossentropy类的使用: 参数解释: from_logits:为True时,表示预测结果非概率分布,而是确切的类别值;为False时表示输出是概率分布 reduction:用来表示对计算的loss做怎样的处理,取值是 tf.keras.losses.Reduction所包含的几个属性值,主要有: value 作用 AUTO 根据上下文来判断处理方式 NO...多分类问题...