tf.losses包含哪些常见的损失函数? 如何在TensorFlow中使用tf.losses自定义损失函数? tf.losses在神经网络训练中的作用是什么? 一、概述 1、类 class Reduction: 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。 compu...
_num_present(losses,weights))elifreduction==Reduction.SUM_OVER_BATCH_SIZE:loss除以loss元素总数量loss=_safe_mean(loss,_num_elements(losses))loss=math_ops.cast(loss,input_dtype)util.add_loss(loss,loss_collection)returnloss@tf_export("losses.absolute_difference")defabsolute_difference...
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损失。(弃用参数) get_losses(...): 从loss_collection获取损失列表。 get_regularization_loss...
"2016-12-30. "Use tf.losses.softmax_cross_entropy instead." ... 1 2 3 于是乎换了tf.losses. 下的loss实现函数,刚用还是遇到坑,故写此文,总结下经验,如有错误,欢迎指正。 正文 首先放出tensorflow的官方的api:官网API 此模块下主要的Functions有: absolute_difference(): 为训练过程添加一个“绝对差...
绝对差值。tf.constant建立predictions、targets数列。同样shape。选择性建立权重。losses.absolute_difference()计算预测损失值。 计算softmax交叉熵。多类分类机器学习模型。建立predictions、labels,多给。losses.softmax_cross_entropy()计算预测softmax交叉熵值。loss.eval()运行。loss.op.name得到TensorFlow自动赋值op名字...
损失函数。tf.contrib.losses模块,各种常用损失函数,二类分类、多类分类、回归模型等机器学习算法。 绝对差值。tf.constant建立predictions、targets数列。同样shape。选择性建立权重。losses.absolute_difference()计算预测损失值。 计算softmax交叉熵。多类分类机器学习模型。建立predictions、labels,多给。losses.softmax_cro...
losses_wargs.wasserstein_discriminator_loss), gradient_penalty_weight=10.0, gradient_penalty_epsilon=1e-10, gradient_penalty_target=1.0, gradient_penalty_one_sided=False, reconstruction_loss_fn=tf.compat.v1.losses.absolute_difference, reconstruction_loss_weight=10.0, ...
该tf.losses模块提供了使用各种指标计算损失的便利功能,其中包括: absolute_difference(labels, predictions)。使用绝对差分公式计算损失(https://en.wikipedia.org/wiki/Deviation_(statistics%29#Unsigned_or_absolute_deviation)(也称为L1损失)。 log_loss(labels, predictions)。使用Logistic损失论坛计算损失(通常用于...
tf.keras.losses.BinaryCrossentropy 损失函数 示例 计算真实标签和预测标签之间的交叉熵损失。 将此交叉熵损失用于二进制(0 或 1)分类应用程序。即2分类问题 参数 y_true (真实标签):此值为 0 或 1。 y_pred (predicted value): 这是模型的预测,即单个浮点值,它表示 logit, (i.e, value in [-inf,...
tensorflow的操作符集合是十分广泛的,神经网络开发者通常会以更高层的概念,比如"layers", "losses", "metrics", and "networks"去考虑模型。一个层,比如卷积层、全连接层或bn层,要比一个单独的tensorflow操作符更抽象,并且通常会包含若干操作符。此外,和原始操作符不同,一个层经常(不总是)有一些与自己相关的变...