我正在尝试将LogCosh函数实现为自定义损失函数。当我这样做时,我得到了一个错误,因为拟合阶段将NaN作为损失。更奇怪的是,当我运行它时,它开始给出损失的实际值,然后到达一个点,它再次开始返回NaN。我的模型:from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import lay
我在使用Tensorflow和keras时遇到了问题。我们可以这样解释这个问题:
我们有一个模型(卷积神经网络),它的输出形式是[None, 7, 7, 6]。我们有一个函数“定制丢失”。它们是[7,7,6]格式的。当我编译它时,我得到了错误消息:TypeError: must be real number, not Tensor。
我正在研究tensorflow.keras中的一个不平衡的分类问题。我决定按照this answer on cross validated的建议计算“几何平均分”。我在一个名为imbalanced-learn的包中发现了一个implementation of it,并意识到它不能用作tensorflow.keras.Model.compile(metrics=[])中的指标之一;而且由于我还希望在每次调用时都向它传递一个参数,所以我决
我想创建一个基于MLP的自定义CNN模型(多尺度),由几个并行的小网络(胶囊)组成。这些简单的小网络被实例化为每个卷积尺度(即3x3,5x5 )的自定义图层(conv2d->Flatten->Dense)。这些胶囊网络的目的是使用CNN模型产生中间损失意识,以减少总体损失。我写了一些粗略的代码,但我不能写正确的代码来使用这些胶囊计算局部损失。代码如下:
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