对于回归模型，通常使用的损失函数是平方损失函数 mean_squared_error。 对于二分类模型，通常使用的是二元交叉熵损失函数 binary_crossentropy。...对于多分类模型，如果label是类别序号编码的，则使用类别交叉熵损失函数 categorical_crossentropy。...如：CategoricalCrossentropy 和 categorical_crossentropy 都是类别交叉熵损失函数，前者是类的实现形式，后者是函数的实现形式。...) binary_crossentropy(二元交叉熵，用于二分类，类实现形式为 BinaryCrossentropy) categorical_crossentropy(类别交叉熵，用于多分类，要求label...Focal Loss是一种对binary_crossentropy的改进损失函数形式。 在类别不平衡和存在难以训练样本的情形下相对于二元交叉熵能够取得更好的效果。
在本文中我们将介绍常用的一些损失函数，包括： 回归模型的均方误差损失 二元分类模型的交叉熵和hinge 损失 回归模型的损失函数 回归预测模型主要是用来预测连续的数值。...模型训练200轮进行拟合，并根据损失和准确性评估模型的性能。 BCE BCE是用于解决的二元分类问题默认损失函数。在最大似然推理框架下，它是首选损失函数。...对于第1类的预测，交叉熵计算一个分数，该分数总结了实际和预测概率分布之间的平均差异。 在编译Keras模型时，可以指定binary_crossentropy作为损失函数。...Hinge 支持向量机 (SVM) 模型使用Hinge 损失函数作为交叉熵的替代来解决二元分类问题。 目标值在是集合 [-1, 1] ，旨在与二进制分类一起使用。...如果实际类别值和预测类别值的符号不同，则Hinge会得到更大的误差。在二元分类问题上它有时比交叉熵更好。 作为第一步，我们必须将目标变量的值修改为集合 {-1, 1}。
lilihongjava/leeblog_python/tree/master/tensorflow_logistic_regression 数据集iris.csv，sklearn 鸢尾花数据集 二分类 这里用二元的交叉熵作为二分类的损失函数...，激活函数为sigmoid layer0 = tf.keras.layers.Dense(1, input_shape=(x_data.shape[1],), activation='sigmoid'...多分类 categorical_crossentropy：多类的对数损失,它是一个多分类损失函数，可以配合着softmax一起使用。...]) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam') # 这里用二元的交叉熵作为二分类的损失函数 else...= 2 and y_data.shape[1] == 1: y_data = to_categorical(y_data) # 一维的分类转成多列 y_data
对于回归模型，通常使用的损失函数是平方损失函数 mean_squared_error。 对于二分类模型，通常使用的是二元交叉熵损失函数 binary_crossentropy。...对于多分类模型，如果label是类别序号编码的，则使用类别交叉熵损失函数 categorical_crossentropy。...) binary_crossentropy(二元交叉熵，用于二分类，类实现形式为 BinaryCrossentropy) categorical_crossentropy(类别交叉熵，用于多分类...Focal Loss是一种对binary_crossentropy的改进损失函数形式。 在类别不平衡和存在难以训练样本的情形下相对于二元交叉熵能够取得更好的效果。...详见《如何评价Kaiming的Focal Loss for Dense Object Detection？》
这篇文章提到的一些参数细节都属于tensorflow或者keras的实现细节。 损失函数的简要介绍 损失函数有助于优化神经网络的参数。...二元交叉熵 当你执行二元分类任务时，可以选择该损失函数。如果你使用BCE(二元交叉熵)损失函数，则只需一个输出节点即可将数据分为两类。输出值应通过sigmoid激活函数，以便输出在(0-1)范围内。...多分类交叉熵 当你执行多类分类任务时，可以选择该损失函数。如果使用CCE(多分类交叉熵)损失函数，则输出节点的数量必须与这些类相同。...稀疏多分类交叉熵 该损失函数几乎与多分类交叉熵相同，只是有一点小更改。 使用SCCE(稀疏多分类交叉熵)损失函数时，不需要one-hot形式的目标向量。例如如果目标图像是猫，则只需传递0，否则传递1。...(https://github.com/keras-team/keras/blob/c658993cf596fbd39cf800873bc457e69cfb0cdb/keras/backend/numpy_backend.py
回归损失函数 平方误差损失 绝对误差损失 Huber损失 二分类损失函数 二分类交叉熵 Hinge损失 多分类损失函数 多分类交叉熵损失 KL散度(Kullback Leibler Divergence...Y是二值的，为0(恶性)或1(良性)。 这是我们数据的散点图： ? cancer 1.二元交叉熵损失 让我们从理解术语"熵"开始。通常，我们使用熵来表示无序或不确定性。...这使得二元交叉熵适合作为损失函数(你希望最小化其值)。我们对输出概率p的分类模型使用二元交叉熵损失。...这是因为随着参数数量的增加，数学以及代码将变得难以理解。 这是我们数据的散点图： ? 1.多分类交叉熵损失 多分类交叉熵损失是二元交叉熵损失的推广。...KL散度在功能上类似于多分类交叉熵，KL散度也可以称为P相对于Q的相对熵： 我们在compile()函数中指定'kullback_leibler_divergence'作为损失函数，就像我们之前在处理多分类交叉熵损失时所做的那样
你如何决定走哪个方向？ ? 我要做的事情如下： 环顾四周，看看所有可能的路径 拒绝那些上升的路径。...Y是二值的，为0(恶性)或1(良性)。 这是我们数据的散点图： ? cancer 1.二元交叉熵损失 让我们从理解术语"熵"开始。通常，我们使用熵来表示无序或不确定性。...这使得二元交叉熵适合作为损失函数(你希望最小化其值)。我们对输出概率p的分类模型使用二元交叉熵损失。...这是因为随着参数数量的增加，数学以及代码将变得难以理解。 这是我们数据的散点图： ? 1.多分类交叉熵损失 多分类交叉熵损失是二元交叉熵损失的推广。...KL散度在功能上类似于多分类交叉熵，KL散度也可以称为P相对于Q的相对熵： 我们在compile()函数中指定'kullback_leibler_divergence'作为损失函数，就像我们之前在处理多分类交叉熵损失时所做的那样
keras.utils.to_categorical这个方法，源码中，它是这样写的： Converts a class vector (integers) to binary class matrix...也就是说它是对于一个类型的容器（整型）的转化为二元类型矩阵。比如用来计算多类别交叉熵来使用的。...这样这一句就比较容易理解了： 先通过np生成一个1000*1维的其值为0-9的矩阵，然后再通过keras.utils.to_categorical方法获取成一个1000*10维的二元矩阵。...0 0 1 10000 简单来说：**keras.utils.to_categorical函数是把类别标签转换为onehot编码（categorical就是类别标签的意思，表示现实世界中你分类的各类别...）， 而onehot编码是一种方便计算机处理的二元编码。
import tensorflow as tf from keras.datasets import imdb from keras.models import Sequential from keras.layers...函数对训练集和测试集中的序列进行填充，使它们具有相同的长度。...模型使用二元交叉熵作为损失函数，使用 Adam 优化器进行参数优化。...loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test) print('Test accuracy:', accuracy) 模型训练 使用 Adam 优化器和二元交叉熵损失函数进行模型训练...表5 情感分析 由结果可以知道，我们训练出来的电影评论情感分析模型，其数据的拟合效果和测试的泛化效果都比较理想。
层 层（layer）是神经网络的核心组件，神经网络的基本数据结构，它是一种数据处理模块，你可以将它看成数据过滤器。...）或密集层（dense layer），对应于Keras 的Dense 类］来处理。...例如，对于二分类问题，你可以使用二元交叉熵（binary crossentropy）损失函数；对于多分类问题，可以用分类交叉熵（categorical crossentropy）损失函数；对于回归问题，...优化器 决定学习过程如何进行。你要使用哪种优化器？学习率是多少？当然 ，你也可以选择动态学习率。 ?...图二 keras 优化器 铁柱最近在学习有关自然语言处理书籍的时候，恰巧看到了优化算法可视化的案例（基于tensorflow的SGD，方便大家进一步理解keras的底层后端，铁柱再唠叨两句，此书是花
使用 Adam 优化器和二元交叉熵损失函数进行模型训练，并以准确率作为评估指标，共训练10轮，训练过程如图9所示。...Keras库中引入手写数字数据集MNIST，它是一个包含60,000个训练样本和10,000个测试样本的数据集。...这里将损失函数设为交叉熵，优化器使用Adam算法，评估指标为准确率。...# 编译模型 model.compile(loss='categorical_crossentropy', # 使用交叉熵作为损失函数 optimizer='adam',...softmax')) # 添加一个全连接层，输出大小为10，激活函数为softmax # 编译模型 model.compile(loss='categorical_crossentropy', # 使用交叉熵作为损失函数
使用二元交叉熵损失对模型进行了 20 个 epoch 的训练，代码如下： ae = tf.keras.models.Sequential([encoder, decoder]) ae.compile(...history = ae.fit( X_train, X_train, epochs=20, validation_data=(X_val, X_val) ) 损失函数选择来说：二元交叉熵和...RMSE都可以被用作损失函数， 两者的主要区别在于二元交叉熵对大误差的惩罚更强，这可以将重建图像的像素值推入平均幅度，但是这反过来又会使重建的图像不那么生动。...( inputs=[encoder_inputs], outputs=[reconstructions] ) 变分损失函数 在传统自编码器中，使用了二元交叉熵损失，并提到均方根误差可能是一种替代方法...在 VAE 中损失函数是需要扩展得，因为交叉熵或 RMSE 损失是一种重建损失——它会惩罚模型以产生与原始输入不同的重建。
例如,模型最终可能只是记住了训练样本和目标值之间的映射关 系,但这对在前所未见的数据上进行预测毫无用处。 与 MNIST 数据集一样, IMDB 数据集也内置于 Keras 库。...Keras构建网络 在 Keras 中有两类主要的模型：Sequential 顺序模型 和 使用函数式 API 的 Model 类模型。...由于面对的是一个二分类问题,网络输出是一个概率值(网络最后一层使用 sigmoid 激活函数,仅包含一个单元),那么最好使用 binary_crossentropy (二元交叉熵)损失。...当然这不是唯一可行的选择,比如还可以使用 mean_squared_error (均方误差)。但对于输出概率值的模型,交叉熵(crossentropy)往往是最好的选择。...详细说明参考文章> model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd
损失函数，即用于学习的反馈信号；损失函数将这些预测值与目标进行比较，得到损失值，用于衡量网络预测值与预期结果的匹配程度 优化器，决定学习过程如何进行；优化器使用损失值来更新网络的权重。...# 损失函数，即用于学习的反馈信号；损失函数将这些预测值与目标进行比较，得到损失值，用于衡量网络预测值与预期结果的匹配程度 # 优化器，决定学习过程如何进行；优化器使用损失值来更新网络的权重。...# 因此，对于具有多个损失函数的网络，需要将所有损失函数取平均，变为一个标量值。 # 优化器——决定如何基于损失函数对网络进行更新。它执行的是随机梯度下降（SGD）的某个变体。...# 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 # 对于二分类问题，你可以使用二元交叉熵（binary crossentropy）损失函数； #...对于多分类问题，可以用分类交叉熵（categorical crossentropy）损失函数； # 对于回归问题，可以用均方误差（mean-squared error）损失函数； # 对于序列学习问题
每个Dropout层将丢弃每批中的一定数量的上一层单元，它是由用户定义的超参数。 请记住，在 Keras 中，输入层被假定为第一层，而不是使用add添加。...，分类交叉熵损失函数，categorical_crossentropy。...在这个例子中，0.01确定我们如何惩罚更高的参数值。...由于这些原因，最佳实践（尽管并非总是必要的，例如当我们的特征都是二元时）是标准化每个特征，使得特征的值均值为 0 和标准差为 1。...这在 Keras 中是可能的，因为我们可以“包装”任何神经网络，使其可以使用 scikit-learn 中可用的评估功能，包括 k-fold 交叉验证。
当类别数等于的时候，这个损失就是二元交叉熵，在Pytorch中提供了一个单独的实现。...Loss 带权重的交叉熵Loss，公式为： 可以看到只是在交叉熵Loss的基础上为每一个类别添加了一个权重参数，其中的计算公式为： 其中表示总的像素个数，而表示GT类别为的像素个数。...这样相比于原始的交叉熵Loss，在样本数量不均衡的情况下可以获得更好的效果。...为了解决正负样本数量不平衡的问题，我们经常在二元交叉熵损失前面加一个参数，即： ? 虽然平衡了正负样本的数量，但实际上，目标检测中大量的候选目标都是易分样本。...(2)损失函数 softmax的损失函数一般是选择交叉熵损失函数，交叉熵函数形式为： 其中y_i表示真实的标签值 (3)需要用到的高数的求导公式 c'=0(c为常数） (x^a)'=ax^(a-1),
所以，在这篇文章中，让我们看看熵背后的基本概念，把它与交叉熵和KL散度联系起来。我们还将查看一个使用损失函数作为交叉熵的分类问题的示例。 什么是熵？...起初，有两种可能性相同，但在收到气象站的最新消息后，我们只有一种可能性。在这里，气象台给我们发送了一点有用的信息，不管他们如何编码这些信息，这都是真的。...这是一个很好的衡量事件有多不确定的指标。它是由， ? 熵的方程现在完全有意义了。它测量你每天学习天气时得到的平均信息量。...但是，如果分布不同，那么交叉熵将比熵大一些位。交叉熵超过熵的量称为相对熵，或者更常见的称为Kullback-Leibler散度（KL散度）。简而言之， ?...这只是我们前面看到的方程，除了它通常使用自然对数而不是二元对数。这对于训练来说并不重要，因为二元对数（x）等于自然对数（x）/log（2），其中分母是常数。
交叉熵用来描述两个分布之间的差距，交叉熵越小，假设分布离真实分布越近，模型越好。...而对于预测的概率分布和真实的概率分布之间，使用交叉熵来计算他们之间的差距，换句不严谨的话来说，交叉熵损失函数的输入，是softmax或者sigmoid函数的输出。...交叉熵损失可以从理论公式推导出几个结论（优点），具体公式推导不在这里详细讲解，如下： 预测的值跟目标值越远时，参数调整就越快，收敛就越快； 不会陷入局部最优解 交叉熵损失函数的标准形式（也就是二分类交叉熵损失...又因为KL散度中包含两个部分，第一部分是交叉熵，第二部分是信息熵，即KL=交叉熵−信息熵。...联系上面的交叉熵，我们可以将公式简化为（KL散度 = 交叉熵 - 熵）： ? 监督学习中，因为训练集中每个样本的标签是已知的，此时标签和预测的标签之间的KL散度等价于交叉熵。
最终激活函数 Sigmoid——这将产生一个介于0和1之间的值，我们可以推断出模型对示例属于该类别的信心程度。 损失函数 二元交叉熵——交叉熵量化了两个概率分布之间的差异。...我们的模型预测了一个模型分布 {p，1-p}，因为我们有一个二元分布。 我们使用二元交叉熵来将其与真实分布 {y，1-y} 进行比较。...最终激活函数 Softmax——这将为每个输出产生介于0和1之间的值，这些值的总和为1。 所以这可以被推断为概率分布。 损失函数 交叉熵——交叉熵量化了两个概率分布之间的差异。...最终激活函数 Sigmoid——这将产生一个介于0和1之间的值，我们可以推断出模型对于某个实例属于该类别的信心程度。 损失函数 二元交叉熵——交叉熵量化了两个概率分布之间的差异。...对于每个类别，我们的模型都会预测一个模型分布 {p，1-p}（二元分布）。 我们使用二元交叉熵来将这些与每个类别的真实分布 {y，1-y}进行比较，并汇总它们的结果。
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