您不会相信违反形状声明的可能性会如此的大！ 技术2：张量间的依赖 Tensorflow程序是一个计算图。因此，您需要确保正确构建张量图。...为什么VeriTensor对检测错误有效？ 首先，它们要求您通过断言定义代码的正确性。编写规范并不是一个新主意，但VeriTensor使其实用： 形状断言要求您写下所引入的张量的形状-简单！...最后，您知道您的代码是正确的。这是一个工程过程，而不是一门艺术。不要忽略这种工程过程的力量。人们知道确切的步骤后，他们的效率就会大大提高。 不要忽略这种工程过程的力量。...人们知道确切的步骤后，他们的效率就会大大提高。 验证代码正确性，而不是性能 我需要明确说明VeriTensor会验证代码的正确性。它不会评估代码的性能。正确性意味着您实现的代码符合您的想法。...这是因为： 性能指标是渐近定向的，而不是单调的。例如，损失函数应随时间减少。但是在任何时间点，包括调试时，这些数字都可以上升或下降。没有正确的值使您很难识别出是否有问题。
另外，如果想利用TensorFlow的图特性，则只能使用TensorFlow运算。 最好返回一个包含实例的张量，其中每个实例都有一个损失，而不是返回平均损失。...第一个批次之后，正确率是80%；第二个批次之后，正确率是50%（这是完整过程的准确率，不是第二个批次的准确率）。这叫做流式指标（或者静态指标），因为他是一个批次接一个批次，逐次更新的。...因此，要确保使用的是tf.reduce_sum()而不是np.sum()，使用的是tf.sort()而不是内置的sorted()，等等。...通常，最好在TF函数的外部创建变量（比如在自定义层的build()方法中）。如果你想将一个新值赋值给变量，要确保调用它的assign()方法，而不是使用=。...（如果for循环使用创建计算图的，这可能是你想要的，比如创建神经网络中的每一层）。 出于性能原因，最好使用矢量化的实现方式，而不是使用循环。
我们需要一种方法来计算错误的程度——通过损失函数（loss function）。损失函数将预测结果 y_pred 与正确的结果 y 进行比较。...我还说过 x 是一个向量——或者说一个一阶张量——但是我们将把它当作一个矩阵。同样 y 也是如此。这使我们可以一次性计算整个数据集的损失。 单个样本有 20 个数据元素。...注：你可能会想知道为什么一些变量名称被大写，为什么别的没有。在数学中，矩阵通常被写成大写字母而向量为小写。在我们的脚本中，X 是矩阵，y 是向量。这样的惯例在大量机器学习代码中很常见。...正如我之前所说，在训练集上表现高准确度的分类器并不一定在测试集上表现也很好。但是有一点很肯定，那就是你很希望看到准确率这个指标随着训练而不断上升，损失函数值不断减少。...包括使用 scikit-learn 中的 metrics 包来打印一些相关报告。当然，这次我们加载的是测试集而不是训练集。 ?
对于分类、回归、序列预测等常见问题，你可以遵循一些简单的指导原则来选择正确的损失函数。...第一个 Dense 层被命名为 dense_5 输出形状是 (None, 100)，好理解。 参数个数为 78500，为什么不是 784×100 = 78400 呢？...call() 函数负责各种计算，注意到该函数有个参数是 input。 咋一看子类化和函数式非常像，但有个细微差别，构造函数里面只有各种层，没有 input，而做计算的地方全部在 call() 里进行。...指标 metrics 指标和损失函数一样，都可以通过用名称和实例化对象来调用，在本例中的指标是精度，那么可写成 名称：metrics = ['acc'] 对象：metrics = [metrics.categorical_accuracy...除了 Keras 自带指标，我们还可以自定指标，下列的 mean_pred 就是自定义指标（该指标计算预测的平均值）。
但对于一个足球比赛预测器数据集，若其中 51% 的样本标记一队胜利，而 49% 的样本标记其它队伍胜利，那么这就不是一个类别不平衡数据集。...G 泛化（generalization） 指模型利用新的没见过的数据而不是用于训练的数据作出正确的预测的能力。...图（graph） 在 TensorFlow 中的一种计算过程展示。图中的节点表示操作。节点的连线是有指向性的，表示传递一个操作（一个张量）的结果（作为一个操作数）给另一个操作。...对数损失函数（Log Loss） 二元 logistic 回归模型中使用的损失函数。 损失 度量模型预测与标签距离的指标，它是度量一个模型有多糟糕的指标。为了确定损失值，模型必须定义损失函数。...摘要（summary） 在 TensorFlow 中，特定步计算的值或值的集合，通常用于跟踪训练过程中的模型指标。
TensorFlow Playground 显示的 “训练损失” 值和 “测试损失” 值都是 MSE。 指标 (metric) 您关心的一个数值。可能可以也可能不可以直接在机器学习系统中得到优化。...动量涉及计算梯度随时间而变化的指数级加权移动平均值，与物理学中的动量类似。动量有时可以防止学习过程被卡在局部最小的情况。...召回率 (recall) 一种分类模型指标，用于回答以下问题：在所有可能的正类别标签中，模型正确地识别出了多少个？...总结 (summary) 在 TensorFlow 中的某一步计算出的一个值或一组值，通常用于在训练期间跟踪模型指标。...例如，模型推断出某封电子邮件不是垃圾邮件，而该电子邮件确实不是垃圾邮件。 真正例 (TP, true positive) 被模型正确地预测为正类别的样本。
TensorFlow Playground 显示的“训练损失”值和“测试损失”值都是 MSE。 指标 (metric) 您关心的一个数值。可能可以也可能不可以直接在机器学习系统中得到优化。...动量涉及计算梯度随时间而变化的指数级加权移动平均值，与物理学中的动量类似。动量有时可以防止学习过程被卡在局部最小的情况。...召回率 (recall) 一种分类模型指标，用于回答以下问题：在所有可能的正类别标签中，模型正确地识别出了多少个？...---- 总结 (summary) 在 TensorFlow 中的某一步计算出的一个值或一组值，通常用于在训练期间跟踪模型指标。...例如，模型推断出某封电子邮件不是垃圾邮件，而该电子邮件确实不是垃圾邮件。 真正例 (TP, true positive) 被模型正确地预测为正类别的样本。
TensorFlow Playground 显示的「训练损失」 值和「测试损失」 值都是 MSE。 指标 (metric) 您关心的一个数值。可能可以也可能不可以直接在机器学习系统中得到优化。...动量涉及计算梯度随时间而变化的指数级加权移动平均值，与物理学中的动量类似。动量有时可以防止学习过程被卡在局部最小的情况。...召回率 (recall) 一种分类模型指标，用于回答以下问题：在所有可能的正类别标签中，模型正确地识别出了多少个？...总结 (summary) 在 TensorFlow 中的某一步计算出的一个值或一组值，通常用于在训练期间跟踪模型指标。...例如，模型推断出某封电子邮件不是垃圾邮件，而该电子邮件确实不是垃圾邮件。 真正例 (TP, true positive) 被模型正确地预测为正类别的样本。
TensorFlow Playground 显示的“训练损失”值和“测试损失”值都是 MSE。 指标 (metric) 您关心的一个数值。可能可以也可能不可以直接在机器学习系统中得到优化。...动量涉及计算梯度随时间而变化的指数级加权移动平均值，与物理学中的动量类似。动量有时可以防止学习过程被卡在局部最小的情况。...召回率.png 召回率 (recall) 一种分类模型指标，用于回答以下问题：在所有可能的正类别标签中，模型正确地识别出了多少个？...总结 (summary) 在 TensorFlow 中的某一步计算出的一个值或一组值，通常用于在训练期间跟踪模型指标。...例如，模型推断出某封电子邮件不是垃圾邮件，而该电子邮件确实不是垃圾邮件。 真正例 (TP, true positive) 被模型正确地预测为正类别的样本。
TensorFlow Playground 显示的“训练损失”值和“测试损失”值都是 MSE。 指标 (metric) 您关心的一个数值。可能可以也可能不可以直接在机器学习系统中得到优化。...动量涉及计算梯度随时间而变化的指数级加权移动平均值，与物理学中的动量类似。动量有时可以防止学习过程被卡在局部最小的情况。...召回率 (recall) 一种分类模型指标，用于回答以下问题：在所有可能的正类别标签中，模型正确地识别出了多少个？...总结 (summary) 在 TensorFlow 中的某一步计算出的一个值或一组值，通常用于在训练期间跟踪模型指标。...例如，模型推断出某封电子邮件不是垃圾邮件，而该电子邮件确实不是垃圾邮件。 真正例 (TP, true positive) 被模型正确地预测为正类别的样本。
TensorFlow Playground 显示的“训练损失”值和“测试损失”值都是 MSE。 指标 (metric) 您关心的一个数值。可能可以也可能不可以直接在机器学习系统中得到优化。...动量涉及计算梯度随时间而变化的指数级加权移动平均值，与物理学中的动量类似。动量有时可以防止学习过程被卡在局部最小的情况。...召回率 (recall) 一种分类模型指标，用于回答以下问题：在所有可能的正类别标签中，模型正确地识别出了多少个？即： ?...总结 (summary) 在 TensorFlow 中的某一步计算出的一个值或一组值，通常用于在训练期间跟踪模型指标。...例如，模型推断出某封电子邮件不是垃圾邮件，而该电子邮件确实不是垃圾邮件。 真正例 (TP, true positive) 被模型正确地预测为正类别的样本。
例如，您可以将温度区间分割为离散分箱，而不是将温度表示成单个连续的浮点特征。...TensorFlow Playground 显示的“训练损失”值和“测试损失”值都是 MSE。 ---- 指标 (metric) 您关心的一个数值。可能可以也可能不可以直接在机器学习系统中得到优化。...---- 召回率 (recall) 一种分类模型指标，用于回答以下问题：在所有可能的正类别标签中，模型正确地识别出了多少个？即： ?...---- 总结 (summary) 在 TensorFlow 中的某一步计算出的一个值或一组值，通常用于在训练期间跟踪模型指标。...例如，模型推断出某封电子邮件不是垃圾邮件，而该电子邮件确实不是垃圾邮件。 ---- 真正例 (TP, true positive) 被模型正确地预测为正类别的样本。
我相信有很多人也是这样做的，这是一个普遍存在的误解，因为人工智能中的程序默认设置、课程中介绍都是这样说的。...他们选择的是最容易优化的产品，但是有时候可能对我们的使用场景并不是最优的。 这就是为什么最终依赖的损失函数是一个便利性问题，而不是适合业务问题或现实世界的解释。 为什么评估函数“有利于”优化?...为测试选择一个评分函数的想法与性能评估指标类似，但有一个小的不同就是不再强调对于“人”的可读性，而是将重点转移到它作为决策边界的能力和它对假设检验的便利。...你只需要知道，这个指标分数是一个正确的决定标准，可以明确的区分是或者不是。 总结 综上所述，我们还是按照提出的三点进行总结： 只有新手会使用损失函数进行表现评估;而专家通常使用两个或两个以上的指标。...指标是对人“友好的"，而损失函数是对机器(程序计算)"友好的"。 在应用的ML/AI中，损失函数用于优化，而不是用于统计检验。统计测试应该解决的问题是:“模型的表现是否足以构建/发布?
你是否一直在使用你的损失函数来评估你的机器学习系统的性能?我相信有很多人也是这样做的，这是一个普遍存在的误解，因为人工智能中的程序默认设置、课程中介绍都是这样说的。...对于机器学习来说，能够实现才是最终的目的，所以选择一个易于计算的函数是非常现实的问题，这就是为什么MSE如此受欢迎原因。...他们选择的是最容易优化的产品，但是有时候可能对我们的使用场景并不是最优的。 这就是为什么最终依赖的损失函数是一个便利性问题，而不是适合业务问题或现实世界的解释。 为什么评估函数“有利于”优化?...你只需要知道，这个指标分数是一个正确的决定标准，可以明确的区分是或者不是。 总结 综上所述，我们还是按照提出的三点进行总结： 只有新手会使用损失函数进行表现评估;而专家通常使用两个或两个以上的指标。...指标是对人“友好的"，而损失函数是对机器(程序计算)"友好的"。 在应用的ML/AI中，损失函数用于优化，而不是用于统计检验。统计测试应该解决的问题是:“模型的表现是否足以构建/发布?
针对这个问题，可以做一些事情来解决： 在损失函数中使用权重：对数据量小的类别在损失函数中添加更高的权重，使得对于该特定类别的任何未正确分类将导致损失函数输出非常高的错误。...有时难以将指标转化为损失函数，要知道，损失函数需要在只有小批量数据时即可计算（理想情况下，只有一个数据点时，损失函数应该也是可计算的），而且还必须是可微的（否则无法用反向传播来训练网络）。...) 为一个batch中的第i个数据的正确答案，而\( y_i^ ′ \)为神经网络给出的预测值。...所谓过拟合，指的是当一个模型过于复杂之后，它可以很好的“记忆”每一个训练数据中的随机噪音的部分而忘记了要去“学习”训练数据中的通用趋势。 ...为了避免过拟合问题，一个非常有用的方法是正则化(regularization)。正则化的思路就是在损失函数中加入刻画模型复杂度的指标。
而逻辑回归的推导中，它假设样本服从于伯努利分布（0-1分布），然后求得满足该分布的似然函数，接着求取对数等（Log损失函数中采用log就是因为求解过中使用了似然函数，为了求解方便而添加log，因为添加log...在深度学习中更普遍的做法是将softmax作为最后一层，此时常用的仍是对数似然损失函数，如下所示： ?...而如果采用交叉熵或者说对数损失函数，则参数更新梯度变为： ? image.png 为什么一开始我们说log损失函数也是0-1损失函数的一种替代函数，因为log损失函数其实也等价于如下形式： ?...运用感知机损失的典型分类器是感知机算法，感知机算法只需对每个样本判断其是否分类正确，只记录分类错误的样本，类似hinge损失，不同之处在于，hinge损失对判定边界附近的点的惩罚力度较高，而感知损失只要样本的类别判定正确即可...自定义的损失函数原则上满足上文中讲的两个条件即可。TensorFlow提供了很多计算函数，基本可以满足自定义损失函数可能会用到的计算操作。
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