但是非官方的教程也不一定靠谱。比如下面一位网友就写到： ? 我的故事： 1. 我有个想法，我想要在训练过程中逐渐改变损失函数的『形状』； 2....我搜索『tensorflow 在训练中改变损失函数』； 3. 最高搜索结果是一个 Medium 的文章，我们去看看吧； 4....这个 Medium 文章介绍的是均方误差（MSE）损失函数，以及你怎样在 TensorFlow 中用它训练一个深度神经网络； 5. 我只好用脑袋砸键盘了。 不仅仅是教程文不对题的问题。...引入 Keras 可能是个错误 Keras 是一个封装了 TF 等深度学习框架的代码库，具有很好的易用性。TensorFlow 为了解决饱受诟病的上手困难问题而引入了 Keras 的 API。...如果我想要自定义损失函数中某个标签的损失，我该在哪里修改？ 多余的 API 增加了额外的学习成本，自然就让用户产生很多新的疑问。而这些疑问和错误如果没有及时解决，就会让用户丧失使用这个框架的兴趣。
因为最初的权重都是零，所以分类器可能会做出错误的预测。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。...提供给它数据集中所有的样本 2. 测量预测的错误程度 3. 根据损失调整权重 实际上我们不应该使用所有的数据进行训练。...使用我选择的正则化参数和学习率，你应该看到在训练集上的准确率大约为 97%，损失函数约为 0.157（如果你将正则化参数设置为 0，损失函数值将更小）。 分类器的表现如何？...这创建了一个新的 pip 包，因此你不需要利用官方 TensorFlow 包进行安装。 为什么要这样做呢？因为这样你就可以创建一个具有自定义选项的 TensorFlow 版本。...在这里，在我们损失函数结点的 L2Loss 操作在 iOS 上是不可用的。这就是为什么我们使用 freeze_graph 来简化我们的图的原因。在加载图后，我们开始启动会话： ?
这一行代码包含了4个不同的tensorflow运算。通过tf.clip_by_value函数可以将一个张量中的是数值限制在一个范围之内，这样就可以避免一些运算错误(比如log0是无效的)。...这样通过tf.clip_by_value函数就可以保证在进行log运算时，不会出现log0这样的错误或者大于1的概率。第二个运算是tf.log函数，这个函数完成了对张量所有元素依次求对数的功能。...2、自定义损失函数：tensorflow不仅支持经典的损失函数。还可以优化任意的自定义损失函数。下面介绍如何通过自定义损失函数的方法，使得神经网络优化的结果更加接近实际问题的需求。...当tf.greater的输入张量维度不一样时，tensorflow会进行类似Numpy广播操作(broadcasting)的处理。tf.where函数有三个参数。...# 设置回归的正确值为两个输入的和加上一个随机变量，之所以要加上一个随机变量是为了# 加入不可预测的噪声，否则不同损失函数的意义就大不一样了，因为不同损失函数都会在能# 完全预测正确时候最低，一般来说噪声为一个均值为
JAX是机器学习框架领域的新生力量，尽管这个Tensorflow的竞争对手从2018年末开就已经出现，但直到最近，JAX才开始在更广泛的机器学习研究领域中获得关注。...从2006年开始，你就可以得到numpy精心设计的API，它具有像Tensorflow和PyTorch这样的现代机器学习工具的性能特征。...JAX通过jacfwd和jacrev对反向和正向模式自动微分提供优异的支持： 除了grad、jacfwd和jacrev之外，JAX还提供了计算函数的线性近似值、定义自定义梯度操作等实用程序，作为其自动微分支持的一部分...启用对此操作重写的支持与使用就像用@jax.jit来修饰一个函数一样简单： 像所有其他JAX函数一样，jax.jit是完全可组合的： 尽管Autograd和XLA构成了JAX库的核心，但是还有另外两个JAX...如果您深入研究并开始将JAX用于自己的项目，你可能会对JAX在表面上做得如此之少而感到沮丧。需要手工编写训练循环，管理参数需要自定义代码。
因此，我们决定建立一个新的更简单的 CNN 特征提取模型。 成本函数 并非所有的成本函数都是等价的，它会影响模型的训练难度。有些成本函数是相当标准的，但有些问题域需要仔细考虑。...尽管如此，如果想自定义层，你需要： 用非随机数据对前向传播和反向传播代码进行模块测试； 将反向传播结果和朴素梯度检查进行对比； 在分母中添加小量的ϵ或用对数计算来避免 NaN 值。...我们能看到损失函数突然上升（可能由梯度突然上升引起）。 我们使用准确率图调整正则化因子。如果验证和训练准确率之间存在很大差距，则该模型出现过拟合。...注意，每个正则化因子都可能是完全不同的数量级，我们可以反复调整这些参数。 9. 多个损失函数 在第一次实现中，避免使用多个数据损失函数。...如果模型出现过拟合，则提高值。 其他调整 稀疏度 激活函数 模型参数的稀疏度能使计算优化变得简单，并减少能耗（这对于移动设备来说至关重要）。
因此，我们决定建立一个新的更简单的 CNN 特征提取模型。 成本函数 并非所有的成本函数都是等价的，它会影响模型的训练难度。有些成本函数是相当标准的，但有些问题域需要仔细考虑。...尽管如此，如果想自定义层，你需要： 用非随机数据对前向传播和反向传播代码进行模块测试； 将反向传播结果和朴素梯度检查进行对比； 在分母中添加小量的ϵ或用对数计算来避免 NaN 值。...我们能看到损失函数突然上升（可能由梯度突然上升引起）。 我们使用准确率图调整正则化因子。如果验证和训练准确率之间存在很大差距，则该模型出现过拟合。...注意，每个正则化因子都可能是完全不同的数量级，我们可以反复调整这些参数。 9. 多个损失函数 在第一次实现中，避免使用多个数据损失函数。...如果模型出现过拟合，则提高值。 其他调整 稀疏度 激活函数 模型参数的稀疏度能使计算优化变得简单，并减少能耗（这对于移动设备来说至关重要）。如果需要，我们可以用 L1 正则化替代 L2 正则化。
因此，我们决定建立一个新的更简单的 CNN 特征提取模型。 成本函数 并非所有的成本函数都是等价的，它会影响模型的训练难度。有些成本函数是相当标准的，但有些问题域需要仔细考虑。...尽管如此，如果想自定义层，你需要： 用非随机数据对前向传播和反向传播代码进行模块测试； 将反向传播结果和朴素梯度检查进行对比； 在分母中添加小量的ϵ或用对数计算来避免 NaN 值。...我们还监控激活函数之后无效节点（0 激活）的数量。 梯度：我们监控每一层的梯度，以确定一个最严肃的深度学习问题：梯度消失或爆炸。如果梯度从最右层向最左层快速下降，那么就出现了梯度消失问题。...如果我们只有一个损失函数，就可以只在意学习率了。 固定变量 当我们使用预训练模型，我们可以固定特定层的模型参数，从而加速计算。一定要再次检查是否有变量固定的错误。...如果模型出现过拟合，则提高值。 其他调整 稀疏度 激活函数 模型参数的稀疏度能使计算优化变得简单，并减少能耗（这对于移动设备来说至关重要）。如果需要，我们可以用 L1 正则化替代 L2 正则化。
(),除了输入参数不同，作用和算法实现都是一样的。...值都是从0编码的整数，每次转成onehot encoding比较麻烦，TensorFlow为了简化用户操作，在该函数内部高效实现类似onehot encoding，第一个输入函数和前面一样，shape是...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...不同的loss函数，具有不同的拟合特性，就需要具体问题具体分析。 自定义损失函数 Tensorflow不仅支持经典的损失函数，还可以优化任意的自定义损失函数。...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。
因此，我们决定建立一个新的更简单的 CNN 特征提取模型。 成本函数 并非所有的成本函数都是等价的，它会影响模型的训练难度。有些成本函数是相当标准的，但有些问题域需要仔细考虑。...尽管如此，如果想自定义层，你需要： 用非随机数据对前向传播和反向传播代码进行模块测试； 将反向传播结果和朴素梯度检查进行对比； 在分母中添加小量的ϵ或用对数计算来避免 NaN 值。...我们还监控激活函数之后无效节点（0 激活）的数量。 ? 梯度：我们监控每一层的梯度，以确定一个最严肃的深度学习问题：梯度消失或爆炸。如果梯度从最右层向最左层快速下降，那么就出现了梯度消失问题。 ?...如果我们只有一个损失函数，就可以只在意学习率了。 固定变量 当我们使用预训练模型，我们可以固定特定层的模型参数，从而加速计算。一定要再次检查是否有变量固定的错误。...如果模型出现过拟合，则提高值。 其他调整 稀疏度 激活函数 模型参数的稀疏度能使计算优化变得简单，并减少能耗（这对于移动设备来说至关重要）。如果需要，我们可以用 L1 正则化替代 L2 正则化。
即便对于行家来说，调试神经网络也是一项艰巨的任务。数百万个参数挤在一起，一个微小的变化就能毁掉所有辛勤工作的成果。然而不进行调试以及可视化，一切就只能靠运气，最后可能浪费掉大把的青春岁月。 怎么办？...使用带有失真的平衡数据集 以训练模型进行数据分类为例，每一类的输入训练数据量应该一致。不然会出现某一类的过拟合。神经网络对于所有失真应该具有不变性，你需要特别训练这一点。...TensorFlow里面有很多可以用的衰减调度器。 使用网格搜索或随机搜索或配置文件来调整超参数 不要手动检查所有的参数，这样耗时而且低效。...正如我上面提到的，批量归一化有助于解决这个问题。 2、非零中心激活函数 Sigmoid、ReLU都不是以零为中心的激活函数。...这意味着在训练期间，所有的梯度都将是正（或者负）的，这会导致学习过程中出现问题。这也是为什么我们使用零中心化的输入数据。 3、无效ReLU 标准的ReLU函数也不完美。
Mayo正确的指出，TensorFlow和Theano或Torch并没有本质的区别。 对TensorFlow评价总体是失望的，但是，我对此并不苟同。...简单地说，这些神经网络都是简单的函数，输入X就会产生输出Y。除了输入X，函数还使用一系列参数（被称为权重），其中包括标量值、向量以及最昂贵的矩阵和高阶张量。 张量是向量的泛化以及更高维度的矩阵。...故而这里马上就出现了一点明显的问题，首先，较大的数字或者张量在一起相乘百万次的处理过程尽管只是一个中等体量的数据集，整个模型代价也是非常大的。...首先，TensorFlow选择了正确的语言，正合我意。我喜欢用Python编程。Python写的很快并且具有可读性。...Theano有一个似乎广为人知的bug，每当在调用Scan函数时在函数调用语句里做了生成随机数的操作。函数返回的错误信息并不特别有用，我也没办法知道这个bug啥时能被解决掉，或者能不能被解决。
让我们更深入地研究损失函数是如何工作的。 损失函数如何工作 尽管损失函数有不同类型，但从根本上来说，它们都是通过量化模式预测与数据集中实际目标值之间的差异来运行的。这种数值量化的官方术语是预测误差。...在探索损失函数、机器学习算法和神经网络中的学习过程的主题时，会出现经验风险最小化（ERM）的主题。ERM 是一种选择机器学习算法最佳参数的方法，可最大限度地降低经验风险。...为了确保数据点与边界之间的最大间隔，铰链损失会对机器学习模型中被错误分类的预测进行惩罚，这些错误分类的预测是指落在间隔边界（margin boundary）错误一侧的预测，以及虽然被正确分类但与决策边界过近的预测...虽然损失函数的自定义实现是可行的，并且TensorFlow和PyTorch等深度学习库支持在神经网络实现中使用定制损失函数，但Scikit-learn、TensorFlow和PyTorch等库提供了常用损失函数的内置实现...决定使用Scikit-learn、TensorFlow和PyTorch等库中的自定义或预构建损失函数取决于特定的项目需求、计算效率和用户专业知识。
该算法会先按前向传播方式计算（并缓存）每个节点的输出值，然后再按反向传播遍历图的方式计算损失函数值相对于每个参数的偏导数。...很多常见的损失函数（包括下列函数）都是凸函数： L2 损失函数 对数损失函数 L1 正则化 L2 正则化 梯度下降法的很多变体都一定能找到一个接近严格凸函数最小值的点。...同样，随机梯度下降法的很多变体都有很高的可能性能够找到接近严格凸函数最小值的点（但并非一定能找到）。 两个凸函数的和（例如 L2 损失函数 + L1 正则化）也是凸函数。 深度模型绝不会是凸函数。...在 TensorFlow 中，会按反向传播损失训练嵌套，和训练神经网络中的任何其他参数时一样。...通俗来说，梯度下降法以迭代方式调整参数，逐渐找到权重和偏差的最佳组合，从而将损失降至最低。 图 (graph) TensorFlow 中的一种计算规范。图中的节点表示操作。
背景：随机计算图 随机计算图通过允许节点代表随机变量，和定义损失函数为叶子结点在全图中随机选择的预测值之和，扩展了 TensorFlow 和 Theano 这些系统的计算图。...Certigrad 允许用户从该项目提供的基元中构建随机计算图。创造这一系统的主要目的是找到一个能够描述随机计算图，并运行随机算法（随机反向传播）的程序。同时期望对参数损失函数梯度进行采样。...#L13-L25 通俗地说，它表示：对于任何随机计算图，backprop 计算了张量的向量，如此，每一个向量元素都是一个随机变量，这个随机变量等同于关于此参数的图的期望损失梯度。...这些其他问题是如此之常见，以至于我们通常认为任何不良行为都是由其中的一部分引起的。 因此，在实现中出现的错误如果没有被检测到，将会无限期地存在下去。...论文链接：https://arxiv.org/abs/1706.08605 数据噪声、非凸目标函数、模型参数误设和数值不稳定都将导致机器学习系统出现达不到期望的行为。
今天，Reddit机器学习论坛上出现一则帖子引起热议： 我从PyTorch切换到TF 2.0，我的看法是，TensorFlow库本身没有太大的问题(我听过很多关于TF的抱怨)，真正的问题是缺少官方指南、...他写道： 我觉得我在尝试创建的应该是一些TensorFlow用户相当常见的pipeline。似乎每件事都有多种方法可以实现，每一种方法都有各自的细微差别，而这些细微差别在任何地方都没有正式的文档记录。...这些未解决的问题种有很多都是好问题，TensorFlow的官方文档都没有涉及这些问题。 ? 我看了看这两个框架的零回答问题。Pytorch有2101个，Tensorflow有24066个。...我想到一个idea；在训练过程中逐渐改变一个损失函数的“形状” 2、我用Google搜索“tensorflow 训练中改变损失函数” 3、最顶部的结果是一篇medium文章，我点开了它 4、这篇medium...也许商业模式是让一切都通过GCP(谷歌云平台)运行，用一个简单的链式应用方法来做事情。这至少是我在参加GCP开发者大会时得到的印象。
上述混淆矩阵展示了在 19 个确实为肿瘤的样本中，有 18 个被模型正确的归类（18 个真正），有 1 个被错误的归类为非肿瘤（1 个假负类）。...类似的，在 458 个确实为非肿瘤的样本中，有 452 个被模型正确的归类（452 个真负类），有 6 个被错误的归类（6 个假正类）。 多类别分类的混淆矩阵可以帮助发现错误出现的模式。...例如，以下几个函数都是凸函数： L2 损失函数 Log 损失函数 L1 正则化函数 L2 正则化函数 凸函数是很常用的损失函数。...向量的每一个单元表示一个单独的英语单词，单元中的数字表示该单词在一个句子中出现的次数。由于一个句子中的单词通常不会超过 50 个，向量中几乎所有的单元都是 0。...L L1 损失函数（L1 loss） 损失函数基于模型对标签的预测值和真实值的差的绝对值而定义。L1 损失函数比起 L2 损失函数对异常值的敏感度更小。
类似的，在 458 个确实为非肿瘤的样本中，有 452 个被模型正确的归类（452 个真负类），有 6 个被错误的归类（6 个假正类）。 多类别分类的混淆矩阵可以帮助发现错误出现的模式。...例如，以下几个函数都是凸函数： L2 损失函数 Log 损失函数 L1 正则化函数 L2 正则化函数 凸函数是很常用的损失函数。...向量的每一个单元表示一个单独的英语单词，单元中的数字表示该单词在一个句子中出现的次数。由于一个句子中的单词通常不会超过 50 个，向量中几乎所有的单元都是 0。...L L1 损失函数（L1 loss） 损失函数基于模型对标签的预测值和真实值的差的绝对值而定义。L1 损失函数比起 L2 损失函数对异常值的敏感度更小。...平方损失（squared loss） 线性回归中使用的损失函数（也叫作 L2 Loss）。该函数计算模型对标注样本的预测值和标签真正值之间差的平方。在平方之后，该损失函数扩大了不良预测的影响。
机器之心报道 机器之心编辑部 将 Keras 并入 TensorFlow，到底是不是一个正确的决定？ 近日，Reddit 上出现了一个「悼念」Keras 的帖子，引发了不少人的围观。...MIT CSAIL 官方账号还发推表示，Keras 目前已经成为全世界使用最多的十大软件工具之一。 这一切还要从 Keras 和谷歌的恩怨说起。...为了训练你自己的自定义神经网络，Keras 需要一个后端。后端是一个计算引擎——它可以构建网络的图和拓扑结构，运行优化器，并执行具体的数字运算。...一位用户名为「acardosoj」的开发者认为，「Keras API 比以前更容易了。现在你有了更多的函数可以选择，可以更加轻松地利用 TensorFlow 分布式训练。...因此他认为，尽管 TensorFlow 的生态系统还需要改善，我们也不应该忽视这些年取得的进步。
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