我们使用损失函数来计算一个给定的算法与它所训练的数据的匹配程度。损失计算是基于预测值和实际值之间的差异来做的。如果预测值与实际值相差甚远,损失函数将得到一个非常大的数值。
书中其中一个应用例子就是用于预测波士顿的房价,这是一个有趣的问题,因为房屋的价值变化非常大。这是一个机器学习的问题,可能最适用于经典方法,如 XGBoost,因为数据集是结构化的而不是感知的。然而,这也是一个数据集,深度学习提供了一个非常有用的功能,就是编写一个新的损失函数,有可能提高预测模型的性能。这篇文章的目的是来展示深度学习如何通过使用自定义损失函数来改善浅层学习问题。
TensorFlow 2.0 中,我最喜欢的一点就是它提供了多个抽象化(abstraction)级别,让你可以根据自己的项目,挑选出最适合的级别。本文中,我将解读如何权衡创建神经网络的两种样式:
一般来说,监督学习的目标函数由损失函数和正则化项组成。(Objective = Loss + Regularization)
很多机器学习问题都可以放在一个统一的框架下讨论,这样大家在理解各种模型时就是相互联系的。
选自MiniMaxir 作者:Max Woolf 机器之心编译 参与:Jane W、吴攀 Keras 是由 François Chollet 维护的深度学习高级开源框架,它的底层基于构建生产级质量的深度学习模型所需的大量设置和矩阵代数。Keras API 的底层基于像 Theano 或谷歌的 TensorFlow 的较低级的深度学习框架。Keras 可以通过设置 flag 自由切换后端(backend)引擎 Theano/TensorFlow;而不需要更改前端代码。 虽然谷歌的 TensorFlow 已广受
对于简单、无状态的自定义操作,你也许可以通过 layers.core.Lambda 层来实现。但是对于那些包含了可训练权重的自定义层,你应该自己实现这种层。
用keras搭好模型架构之后的下一步,就是执行编译操作。在编译时,经常需要指定三个参数
在上一篇文章中,我们介绍了循环神经网络的建立方式。本来接下来应该介绍 TensorFlow 中的深度强化学习的,奈何笔者有点咕,到现在还没写完,所以就让我们先来了解一下 Keras 内置的模型训练 API 和自定义组件的方法吧!本文介绍以下内容:
目前为止,我们只是使用了TensorFlow的高级API —— tf.keras,它的功能很强大:搭建了各种神经网络架构,包括回归、分类网络、Wide & Deep 网络、自归一化网络,使用了各种方法,包括批归一化、dropout和学习率调度。事实上,你在实际案例中95%碰到的情况只需要tf.keras就足够了(和tf.data,见第13章)。现在来深入学习TensorFlow的低级Python API。当你需要实现自定义损失函数、自定义标准、层、模型、初始化器、正则器、权重约束时,就需要低级API了。甚至有时需要全面控制训练过程,例如使用特殊变换或对约束梯度时。这一章就会讨论这些问题,还会学习如何使用TensorFlow的自动图生成特征提升自定义模型和训练算法。首先,先来快速学习下TensorFlow。
在做图像场景分类的过程中,需要自定义损失函数,遇到很多坑。Keras自带的损失函数都在losses.py文件中。(以下默认为分类处理)
Keras是最广泛使用的深度学习框架之一。它在易于使用的同时,在性能方面也与TensorFlow,Caffe和MXNet等更复杂的库相当。除非你的应用程序需要一些非常低级别和复杂的代码,否则Keras会为你提供最好的帮助!
其中loss为自定义函数,使用字典{‘ctc’: lambda y_true, output: output}
今天看到这篇文章的时候,立马放下了手中的活,把论文大概刷了一遍。以下是对这篇论文的简单的解读。文末有文章和代码链接。
You can wrap the loss function as a inner function and pass your input tensor to it (as commonly done when passing additional arguments to the loss function).
补充知识:keras 自定义评估函数和损失函数loss训练模型后加载模型出现ValueError: Unknown metric function:fbeta_score
损失函数除了作为模型训练时候的优化目标,也能够作为模型好坏的一种评价指标。但通常人们还会从其它角度评估模型的好坏。
Keras库提供了一种在训练深度学习模型时计算并报告一套标准度量的方法。 除了提供分类和回归问题的标准度量外,Keras还允许在训练深度学习模型时,定义和报告你自定义的度量。如果你想要跟踪在训练过程中更好地捕捉模型技能的性能度量,这一点尤其有用。 在本教程中,你将学到在Keras训练深度学习模型时,如何使用内置度量以及如何定义和使用自己的度量。 完成本教程后,你将知道: Keras度量的工作原理,以及如何在训练模型时使用它们。 如何在Keras中使用回归和分类度量,并提供实例。 如何在Keras中定义和使用
文件中保存的仅仅是参数张量的数值,没有其他的结构参数,需要使用相同的网络结构才能恢复网络数据,一般在拥有源文件的情况下使用。
Keras库提供了一套供深度学习模型训练时的用于监控和汇总的标准性能指标并且开放了接口给开发者使用。
【磐创AI导读】:本系列文章介绍了与tensorflow的相关知识,包括其介绍、安装及使用等。本篇文章将接着上篇文章继续介绍它的使用。查看上篇:一文上手最新TensorFlow2.0系列(二)。想要获取更多的机器学习、深度学习资源,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
keras自定义函数时候,正常在模型里自己写好自定义的函数,然后在模型编译的那行代码里写上接口即可。如下所示,focal_loss和fbeta_score是我们自己定义的两个函数,在model.compile加入它们,metrics里‘accuracy’是keras自带的度量函数。
相信大家经过之前几篇文章的学习,已经对人工智能以及它和Keras的关系有了基本的认识,那么我们即将正式开始对于Keras的学习。
Keras 是一个高级的 (high-level) 深度学习框架,作者是 François Chollet。Keras 可以以两种方法运行:
在Keras中可以自定义损失函数,在自定义损失函数的过程中需要注意的一点是,损失函数的参数形式,这一点在Keras中是固定的,须如下形式:
TensorFlow 2中的Keras是一个高级深度学习API,它是TensorFlow的一个核心组件。Keras被设计为用户友好、模块化和可扩展的,允许快速构建和训练深度学习模型。
损失函数loss:该参数为模型试图最小化的目标函数,它可为预定义的损失函数名,如categorical_crossentropy、mse,也可以为一个损失函数。详情见losses
通过本教程,你可以了解 Keras 和 tf.keras 之间的区别,以及 TensorFlow 2.0 的新特性。本教程的灵感来自于上周二我在 PyImageSearch 阅读器上收到的一封邮件。
你可以使用 model.save(filepath) 将 Keras 模型保存到单个 HDF5 文件中,该文件将包含:
使用过TensorFlow的大家都会知道, TF通过计算图将计算的定义和执行分隔开, 这是一种声明式(declaretive)的编程模型. 确实, 这种静态图的执行模式优点很多,但是在debug时确实非常不方便(类似于对编译好的C语言程序调用,此时是我们无法对其进行内部的调试), 因此有了Eager Execution, 这在TensorFlow v1.5首次引入. 引入的Eager Execution模式后, TensorFlow就拥有了类似于Pytorch一样动态图模型能力, 我们可以不必再等到see.run(*)才能看到执行结果, 可以方便在IDE随时调试代码,查看OPs执行结果. tf.keras封装的太好了 。不利于适用于自定义的循环与训练,添加自定义的循环 是一个命令式的编程环境,它使得我们可以立即评估操作产生的结果,而无需构建计算图。
1. loss是整体网络进行优化的目标, 是需要参与到优化运算,更新权值W的过程的
如果要加载的模型包含自定义层或其他自定义类或函数,则可以通过 custom_objects 参数将它们传递给加载机制:
(第二部分:深度学习) 第10章 使用Keras搭建人工神经网络 第11章 训练深度神经网络 第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练 第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据 第14章 使用卷积神经网络实现深度计算机视觉 第15章 使用RNN和CNN处理序列 第16章 使用RNN和注意力机制进行自然语言处理 第17章 使用自编码器和GAN做表征学习和生成式学习 [第18章 强化学习] [第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型]
训练或者预测过程中经常会遇到训练损失值或者验证损失值不正常、无穷大、或者直接nan的情况:
这是一个典型的二分类问题。使用的是IMDB数据集,训练集是25000条,测试也是25000条
该篇文档基于kaggle course,通过简单的理论介绍、程序代码、运行图以及动画等来帮助大家入门深度学习,既然是入门,所以没有太多模型推导以及高级技巧相关,都是深度学习中最基础的内容,希望大家看过之后可以自己动手基于Tensorflow或者Keras搭建一个处理回归或者分类问题的简单的神经网络模型,并通过dropout等手段优化模型结果;
开始深度学习的内容,本文是《Python深度学习》一书中的实战案例:电影评论的二分类问题。
从隐图像空间进行采样以创建全新的图像或编辑现有图像是目前创作AI最受欢迎和最成功的应用方式。
Python深度学习-深入理解Keras:Keras标准工作流程、回调函数使用、自定义训练循环和评估循环。
原标题 | Starter Pack for Deep Learning Projects in PyTorch — for Extreme Beginners — by a beginner!
翻 译 | 天字一号(郑州大学)、Ryan(西安理工大学)、申影(山东大学)、邺调(江苏科技大学)、Loing(华中科技大学)
上面的代码是对应的操作,这里我除了最后一层,其他层我都加载了权重,记住,by_name 必须赋值为True 这样才能够按照名称对应赋值权重。
Tom Mitchell将机器学习任务定义为任务Task、训练过程Training Experience和模型性能Performance三个部分。 以分单引擎为例,我们可以将提高分单效率这个机器学习任务抽象地描述为:
文件下载:https://download.csdn.net/download/sxf1061700625/19229828
在本文中,将展示一个简单的分步过程,以在PyTorch中构建2层神经网络分类器(密集连接),从而阐明一些关键功能和样式。
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