tf.keras.losses.MeanAbsoluteError( reduction=losses_utils.ReductionV2.AUTO, name='mean_absolute_error' ) 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,在内置训练循环...
// 创建一个简单的线性回归模型 const model = tf.sequential(); model.add(tf.layers.dense({ units: 1, inputShape: [1] })); // 定义自定义损失函数 function customLoss(yTrue, yPred) { return tf.losses.meanSquaredError(yTrue, yPred) + tf.losses.meanAbsoluteError(yTrue, yPred); } /...
tf.keras.losses.MeanSquaredError 通常用于回归问题中,其中目标是预测一个连续值(例如房价、温度等)。由于均方误差对较大的误差值给予更高的惩罚,因此它对于处理具有异常值的数据集时可能不够鲁棒。在这种情况下,可以考虑使用其他损失函数,如平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)。
losses.mean_squared_error(labels, logits) if mode == tf.estimator.ModeKeys.EVAL: # 定义性能指标 mean_absolute_error = tf.metrics.mean_absolute_error(labels, logits) metrics = {'mean_absolute_error': mean_absolute_error} return tf.estimator.EstimatorSpec( mode, loss=loss, eval_metric_ops=...
tf.losses 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。 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)...
disc_generated_output) total_disc_loss = real_loss + generated_loss return total_disc_loss def generator_loss(disc_generated_output, gen_output, target): gan_loss = loss_object(tf.ones_like(disc_generated_output), disc_generated_output) # mean absolute error l1_loss = tf.reduce_mean(tf....
loss_func=losses.MeanSquaredError() train_loss= tf.keras.metrics.Mean(name='train_loss') train_metric= tf.keras.metrics.MeanAbsoluteError(name='train_mae') valid_loss= tf.keras.metrics.Mean(name='valid_loss') valid_metric= tf.keras.metrics.MeanAbsoluteError(name='valid_mae') ...
tf.keras.metrics.mean_absolute_error(x_valid, results).numpy() 查看训练曲线 import matplotlib.image as mpimg import matplotlib.pyplot as plt #--- # Retrieve a list of list results on training and test data # sets for each training epoch #--- mae=history.history['mae...
mean_absolute_error或mae mean_absolute_percentage_error或mape mean_squared_logarithmic_error或msle squared_hinge hinge binary_crossentropy(亦称作对数损失,logloss) categorical_crossentropy:亦称作多类的对数损失,注意使用该目标函数时,需要将标签转化为形如(nb_samples, nb_classes)的二值序列 ...
loss='mse', # mean squared error metrics=['mae']) # mean absolute error # Configure a model for categorical classification. model.compile(optimizer=tf.train.RMSPropOptimizer(0.01), loss=keras.losses.categorical_crossentropy, metrics=[keras.metrics.categorical_accuracy]) ...