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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”。该函数具有y_true和y_pred参数。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。我想当我调用y_pred[k][l][m]和y_true[k][l][m]时可能有错误，但我不知道
浏览 3提问于2018-08-27得票数 1
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我试图在Keras LSTM中应用Jaccard系数作为自定义损失函数，使用Tensorflow作为后端。我知道我必须打电话给以下人员：其中jaccard_similarity函数应该是下面的keras.backend实现：
def jaccard_similarity(d
浏览 2提问于2018-03-14得票数 6
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我已经训练了一个Keras (使用Tensorflow后端)模型，它有两个带有自定义损失函数的输出。我需要使用custom_objects参数从磁盘加载模型的帮助。我按如下方式保存模型： model.save(model_path) 我在这里没有定义" custom_loss_fn“的原因是因为custom_loss_fn是在另一个自定义的Ker
浏览 24提问于2019-02-13得票数 1
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自定义损失函数的优化
、、、
我想在Keras中实现一个深度学习模型，但是我想使用我自己的损失函数，即自定义丢失。如果我实现了一些损失函数并使用作为模型，我是否需要改变优化器的工作方式，因为优化器将最小化我的损失函数？
浏览 0提问于2019-05-09得票数 0
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我想自定义一个Keras损失函数，但我真的不了解一些东西。如果我使用tensorflow作为Keras的后端，我需要使用keras.backend中的函数还是可以直接使用tensorflow中的函数。我只看到人们使用来自keras<
浏览 3提问于2018-09-27得票数 3
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我的问题可能很容易为你解决，但我没有找到任何答案，也不知道如何实现它，因为我也是Keras和Tensorflow的新手。问题:我使用了一个预先训练好的图像分割网络( Hengshuang Zhao et al 2017的)，对于这个网络，有人使用Tensorflow后端()将权重从Caffe转换为Keras。我想要计算关于权重的分类交叉损失<em
浏览 1提问于2018-04-13得票数 2
我正在做一个使用Keras和tensorflow后端的项目。出于业务原因，我需要对某些类型的错误给予较高的权重，因此我实现了一个自定义的损失函数。例如：if error > low_limit:我发现这个自定义的损失函
浏览 1提问于2018-10-08得票数 0
我编写了这个TensorFlow损失函数，我知道它能工作： with tf.name_scope("L2AngleDistance在你问之前，数据不能像图像一样重放。所以我在tgt张量中使用NaN来表示“这里不需要预测”。在计算L2余弦损失之前，我用预测(pred)中的匹配值替换每个NaN，因此每个NaN的损失总是为零。现在，我如何
浏览 1提问于2018-01-01得票数 8
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我有一个关于TF2.0中的tf.keras和tf函数的问题。由于tensorflow 2.0比以前的tensorflow版本简单得多，所以我不确定这是不是把后端和会话搞混了？如果导入了tensorflow和keras from tensorflow import keras
类似于ker
浏览 16提问于2020-03-03得票数 0
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我正在使用一个高度倾斜的计数数据集，该数据集通常适合负二项式。我想在Keras或Tensorflow中使用负二项作为前馈神经网络的损失函数。据我所知，在查看了可用的损失函数后，keras或tensorflow不存在这样的函数(尽管我希望我错了，我只是错过了一些东西)。我环顾四周，看到一些帖子建议只交换损失以包含
浏览 7提问于2018-09-06得票数 5
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我正在使用带有tensorflow 1.9后端的keras，并且我已经自定义了损失函数。我搞不懂如何将我的自定义损失函数绘制到tensorboard中。在这里，我添加了自定义损失函数代码的示例。我想要的是在tensorboard中绘制这个loss_1、los
浏览 26提问于2020-01-16得票数 2
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我需要SSIM作为我的网络中的一个损失函数，但我的网络有两个输出。我需要使用SSIM进行第一次输出，使用cross-entropy进行下一次输出。损失函数是它们的组合。然而，我需要更高的SSIM和更低的cross-entropy，所以我认为它们的组合是不正确的。另一个问题是我在keras中找不
浏览 50提问于2019-04-10得票数 3
我目前正在为图像压缩编写一个自动编码器。我想使用用纯python编写的自定义丢失函数，即不使用keras后端函数。这有可能吗?如果可能的话，怎么做？Keras后端的自定义丢失函数的MWE。它是一条纯正的蟒蛇。没有背靠背！是否可以使用纯python函数作为丢失函数</e
浏览 0提问于2018-06-24得票数 2
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我需要一些关于keras损失函数的帮助。我一直在使用Tensorflow后端在keras上实现自定义损失函数。
我已经在numpy中实现了自定义损失函数，但如果能将其转换为keras损失函数就更好了。loss函数接受数据帧和一系列用户id。如果user_id
浏览 1提问于2018-06-29得票数 8
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我正在使用keras和tensorflow后端，我试图编写一个自定义的keras损失函数，我需要为我的每个类(我有4个类)计算f1分数。问题是，当我编写代码时，我在编译模型时得到一个错误，因为y_true和y_pred在模型编译时是占位符，因此我不能使用scikit learn来计算f1分数。这个问题的通常答案是使用keras后端</em
浏览 16提问于2019-12-08得票数 0
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在Keras (使用Tensorflow后端)中，当前输入模式是否可用于我的自定义损失函数？在设计自定义损失函数时，我打算优化/最小化一个需要访问当前输入
浏览 1提问于2017-09-28得票数 23
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我正在尝试在Keras中实现一个自定义的损失函数。
我在“标准”python/numpy中编写了我的自定义损失函数，然后才意识到它需要在Tensorflow/Keras后端。我看到一些简单的函数，如mean或sum在Keras后端实现，因此我尝试翻译它们。
浏览 9提问于2018-08-23得票数 0
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我正在keras中实现一种类型的分割网络(使用tf后端)，其中我希望对每个图像的损失进行加权。权重将与目标图像具有相同的形状-即每个像素在损失中将具有不同的权重。据我所知，keras没有办法在本地实现这个权重方案。权重可以从标签计算，并且由于数据集的大小，将权重存储在磁盘上是不可行的。因此，我已经开始编写自己的
浏览 3提问于2020-02-26得票数 2
我是神经网络和keras的新手，在编写这个自定义损失函数时遇到了麻烦：我使用TensorFlow作为后端。我看到了其他示例，并以这种方式编写了损失函数：def depth_loss_func(pred_depth,actual_depth):loss = ((1/n)*sum_d_sq)-((1/(n*n
浏览 8提问于2017-06-28得票数 2
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