我想将tensorflow 2.0中的损失函数替换为梯度函数。例如，我有一个损失函数，如下所示： # do some standard tensorflow things here然后，我使用tf.GradientTape方法应用梯度，即
prediction = model(input)，我想
浏览 21提问于2019-11-20得票数 1
我正在训练自定义对象检测，使用Mask RCNN在TensorFlow对象检测中。因此，我将与边界框一起预测对象实例掩码。信息:tensorflow:全局步骤4181:损失= 0.0031 (3.290秒/步)信息:tensorflow:全局步骤4182:损失= 0.0030 (2.745秒/步)
浏览 1提问于2019-01-24得票数 2
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我一直在寻求学习TensorFlow，我注意到不同的函数用于相同的目标。例如，为了求一个变量的平方，我见过tf.square()、tf.math.square()和tf.keras.backend.square()。这对于大多数数学运算来说都是一样的。这些都是相同的，还是有什么不同？
浏览 148提问于2021-02-13得票数 2
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我在Python中为tensorflow使用keras。我有一个自定义的损失函数，它为批次中的每个样本返回一个数字(因此，长度=批次大小的向量)。我如何还可以指定自定义的减少方法，以将这些样本损失聚合为整个批次的单个损失？在自定义损失函数中包含此减少，并让此函数仅返回单个标量而不是损失
浏览 28提问于2021-10-14得票数 0
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负二项式，但似乎在tensorflow中创建自
浏览 7提问于2018-09-06得票数 5
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我在我的数据预处理中有一个函数，它在YCbCr模式下对3Dnumpy数组执行按块DCT。2] = dct(dct(img[i:(i+8),j:(j+8), 2].T, norm='ortho').T, norm='ortho')
return dct_blocks 为了能够实现自定义均方误差函数问题是，当实现损失函数时，它是tensorflow张量。有一个逆DCT函数可供使用。然而，我不知道如何执行一个等价的双for循环
浏览 18提问于2019-04-01得票数 1
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因此，我正在尝试使用Keras (Tensorflow后端)中的Lambda层实现一个自定义函数。这是我的代码： return tensor.eval(session=K.get_session())
def np2tensor或者有没有什么办法，我可以在运行时获得自定义函数的结果，并转换为张量，并将其提
浏览 0提问于2018-03-30得票数 1
在tensorflow中，是否可以使用非光滑函数作为损失函数，例如分段(或如果-否则)？如果你不能，为什么你可以使用ReLU？在这个链接中，它说
如果<
浏览 5提问于2016-11-22得票数 22
我目前正在将pytorch代码转换为tensorflow。有一点是，我在tensorflow自定义循环中聚合了3个损失，我得到一个错误，我正在将一个二维数组与一个1维数组传递到tensorflow的CategoricalCrossEntropy中，这是非常合法的，我理解为什么会发生这种情况……但在pytorch代码中，我传递了相同的形状，它与CrossEntropyLoss完美地工作在一起。传入<e
浏览 14提问于2020-12-04得票数 0
我在使用GPU和TPU的google colab训练中遇到了一个相当奇怪的问题，我使用了一个自定义损失，它可以在GPU上使用tfrecord数据集，但如果我切换到TPU，就会给出nan作为验证损失。没有其他特定的错误。此外，较旧的验证tfrecord数据集在TPU上运行良好。这让我觉得数据中可能有一些特定的东西。这显示在model.evaluate上(...)也是
浏览 31提问于2020-09-27得票数 1
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大班不平衡训练
、、
Class2中的图像: 389
3)这是一个，我发现使用更快的RCNN意味着batch_size必须设置为1。因此，我不确定这是否意味着我必须在培训期间等待全局步骤来匹配训练集中的图像#(在我的自定义数据集中大约为340 K)。我正在使用</
浏览 3提问于2017-11-02得票数 4
我正在使用tensorflow构建一个神经协同过滤推荐模型，使用二进制交叉熵作为损失函数。当然，要预测的标签是二进制的。 在训练每个时期时，打印损失函数。我有一个for循环，它逐个时期地训练模型时期，然后在当前状态下使用模型来预测测试标签，并使用sci-kit学习的log_loss函数再次计算损失。我注意到tensorflow计算的损失<
浏览 38提问于2021-10-08得票数 0
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Keras损失值显著跳跃
、、、、
我正在用Tensorflow在Keras开发一个简单的神经网络。损失值从上一批小批次的L-1显著上升到第一批小型的历元L。
我知道损失应该会随着迭代次数的增加而减少，但是在每个时期之后损失的大幅增加确实看起来很奇怪。为了避免移动平均，我实现了我自己的损失函数，它应该输出小批的损失值，而不是批量上的移动平均值。因为每一小批都是不同的</
浏览 7提问于2022-05-04得票数 0
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我使用低级别的tensorflow API构建了一个模型，它只有几个变量(大约10个)，我想要优化这些变量。因此，我想实现一个自定义的损失函数，它产生噪声损失值(类似于一种基于仿真的优化方法)。通常，我会像SPSA优化器一样使用导数自由优化器。
有没有一种方法可以实现不可区分的损失函数，以及像SPSA这样的带有低级别tensorflow API的优化器？有人可能会问，为什么要用<e
浏览 0提问于2018-01-31得票数 3
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我在玩tf.keras，编写一些基本的自定义回调，比如给一个更精确的回调。回调方法on_epoch_end给出的损失度量应该是所有小型批次的平均损失，但我得到了最后一个记录损失，即最后一个小批的损失。如果您查看一节中的日志块的使用情况，通过手工计算，您会发现在使用on_epoch_end 方法的示例中<
浏览 2提问于2020-05-15得票数 1
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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
浏览 17提问于2020-07-22得票数 2
我想用我自己的自定义损失值来训练我的神经网络。因此，我想对一个小型批处理执行前馈传播，以将激活存储在内存中，然后使用我自己的损失值执行反向传播。这是使用tensorflow完成的。我假设优化器取决于损失，损失本身取决于输入。因此，我想把输入输入到图中，但是我想用我的值来表示损失。
浏览 1提问于2018-07-13得票数 1
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我有一个模型，我实现了一个自定义损失函数，大致如下： global diff如何在运行完train_on_batch后获得diff，而不会导致它重新运行，在后台预测第二次(不必要的减速)，并搞乱可训练/批处理规范等(可能存在的问题)？我希望避免手动创建原始的tensorflow</em
浏览 3提问于2019-08-06得票数 0
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用于三重损失训练的自定义精度函数
、、、、
我正在尝试用tensorflow和keras训练一个三元组损失模型。我正在使用VGG16模型从我的日期集创建2622个嵌入。我使用tfa.losses.TripletSemiHardLoss作为我的损失函数。我想在训练过程中添加一些精度函数，因为我觉得只跟踪损失是不够的。我知道我可以在模型“编译”函数中使用带有"metrics“参数的自定义函数，但我不确
浏览 25提问于2020-07-17得票数 2
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如何在使用Tensorflow作为后台的情况下，在keras中实现BCEWithLogitsLoss，并将其作为自定义损失函数。我在PyTorch中使用了torch中定义的BCEWithLogitsLoss。 如何在Keras中实现同样的功能？
浏览 38提问于2019-04-15得票数 2
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