在双头模型中可视化自定义损失
双头模型是一种在机器学习和深度学习中常见的架构，用于解决多任务学习问题。它由两个独立的任务头组成，每个任务头负责处理特定的任务。可视化自定义损失是指在双头模型中通过定义自定义的损失函数来指导模型训练过程，从而优化模型性能。
双头模型的优势在于可以同时处理多个相关的任务，通过共享底层特征提取器，可以减少模型的参数量，提高模型的效率和准确性。同时，双头模型可以根据每个任务的特定需求进行灵活的调整和定制，以适应不同任务的要求。
应用场景：
- 自然语言处理（NLP）：在文本分类任务中，可以同时进行情感分类和主题分类，通过双头模型提取共享的语义信息，提高分类的准确性。
- 计算机视觉（CV）：在图像识别任务中，可以同时进行物体分类和位置检测，通过双头模型提取共享的特征，提高图像识别的精度和速度。
- 多模态任务：在多媒体处理任务中，可以同时处理图像和文本的相关任务，例如图像字幕生成、图像描述生成等。
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- 人工智能：
- 腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）：提供了丰富的机器学习算法和模型，帮助用户快速构建和部署机器学习模型。
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- 云原生：
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- 数据库：
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我观看了Tensorflow开发人员关于在Tensorflow中急切执行的峰会视频，演示者介绍了“梯度磁带”。现在我知道Gradient Tape跟踪TF模型中发生的自动微分。
我在试着理解为什么我会使用渐变磁带？有人能解释一下梯度磁带是如何作为诊断工具使用的吗？为什么有人会使用渐变胶带而不是Tensorboard的权重可视化。
因此，我得到的结论是，模型的自动区分是计算每个节点的梯度--这意味着在给定一批数据的情况下，调整每个节点的权重和偏差。这就是学习的过程。但我的印象是，我实际上可以使用tf.keras.callback.TensorBoard()调用来查看训练的张力板可视化效果--这样
浏览 2提问于2018-12-28得票数 76
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你们如何将pytorch模型的训练历史可视化，就像在keras here中一样。 我有一个pytorch训练过的模型，我想看看它的训练图表。我可以只使用matplotlib来做这件事吗？如果是，谁能给我一些资源让我关注。
浏览 15提问于2019-03-12得票数 3
我使用Tensorflow DNNRegressor估计模型来建立一个神经网络。但是，调用estimator.train()函数会提供如下输出：
也就是说，我的损失函数每一步都有很大的变化。但据我所知，我的损失函数应该随着迭代次数的减少而减小。另外，请查找随附的Tensorboard可视化屏幕截图以显示丢失功能：
我无法弄清楚的疑问是：
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如果是这一步的损失值，那么如何得到整体损失函数的值，并看到它的趋势，我觉得应该随着迭代次数的增加而减少？据我所知，这就是我们在训练数据集时应该看到的价值
浏览 3提问于2017-10-03得票数 5
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我正在研究一个对象检测模型。我有带注释的图像，它们的值存储在一个带有列(filename，x，y，w，h，class)的数据框中。我的镜像放在/drive/mydrive/ images /目录中。我已将数据框保存到同一目录下的CSV文件中。因此，现在我在CSV文件中有了注释，并且在images/目录中有了图像。
我希望将此CSV文件与图像一起作为地面实况，以便当边界框被模型识别并了解边界框的内容时。
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我不知道该怎么做。
我没有得到一个错误。我只想知道如何向图像提供边界框，以便
浏览 6提问于2019-08-02得票数 1
我是机器学习的新手，我正在尝试制作一个图像分类器，模型正在正确地训练，但问题是在张力板上，如何在验证集上可视化损失和准确性的曲线？您看到的唯一一件事就是测试集的损失和准确性
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
optimizer='adam',
metrics=['accuracy'])
model.fit(X, y, batch_size=32, epochs=
浏览 1提问于2019-12-01得票数 4
2回答
我正在使用keras构建一个图像分割模型，并希望在多个损失函数上训练我的模型。我已经看到链接，但我正在为这种情况寻找一个更简单和直接的解决方案，因为我的损失函数相当复杂。谁能告诉我如何在keras中建立一个具有多个损失的单输出模型。
浏览 13提问于2019-11-04得票数 0
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我创建了一个微调网络，它使用vgg16作为基础。下面是5.4.2节，在中可视化过滤器(这非常类似于Keras中可视化convnet 的指南)。
指南只使用vgg16网络。我的优化模型使用vgg16模型作为基础，例如：
model.summary()
Layer (type) Output Shape Param #
=======================================================================
vgg16 (Model) (None, 4, 4
浏览 1提问于2018-05-12得票数 3
如果我用tensorflow写一个模型，可能是任何CNN或ANN。我想知道如何发现我的架构或模型中是否有问题。例如。如果我的模型拟合不足或过拟合。如何绘制学习曲线、验证曲线和训练曲线，以及如何分析它们以发现我应该做些什么来提高测试数据的准确性。如何在tensorflow.Any aproach中做所有这些事情，以便在tensorflow中做到这一点，并告诉一些提示，以便在特定模型中找到正确的错误？
浏览 13提问于2018-09-01得票数 0
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基于MXNet的回归
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我有一个基于各种独立特征的回归模型，它最终用自定义损失函数预测一个值。有点类似于下面的链接。
当前的模型是使用Tensorflow库构建的，但是现在我想使用MXNet，因为它提供了速度和其他优势。如何用自定义丢失函数在MXNet中编写类似的逻辑？
浏览 1提问于2020-04-16得票数 0
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我正在通过R使用H2O，我试图建立随机森林，XGBoost，GBM模型来解决多类问题。
H2O提供的模型性能洞察力很好，但作为成功的标准之一，我有自己的自定义函数，当模型用于对一组用户进行评分时，该函数可以对模型精度进行评分。一般来说，这个函数奖励预测，惩罚错误预测。鉴于此问题中的目标类是序数类别，惩罚分数取决于未命中预测的位置数。该自定义函数的逆也可以被认为是损失函数。
我想知道在训练模型时，是否以及如何将这种自定义损失函数插入到H2O中。
浏览 0提问于2018-09-08得票数 5
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我是Keras的新手。在训练阶段，如何打印中间层或最终层的输出？
我正在尝试调试我的神经网络，并想知道这些层在训练过程中的行为。为了做到这一点，我试图在训练过程中为每一步精确地输入和输出一层。
常见问题解答()有一个方法来提取中间层的输出，以构建另一个模型，但这不是我想要的。我不需要使用中间层的输出作为其他层的输入，我只需要将它们的值打印出来，也许还可以用图形/图表/可视化的方式。
我使用的是Keras 2.1.4
浏览 0提问于2018-03-26得票数 10
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使用this article的A2C代理，如何在权重更新时获取value_loss、policy_loss和entropy_loss的数值？ 我使用的模型是双头的，两个头共用一个后备箱。策略头输出形状为[number of actions, batch size]，值头形状为[1, batch_size]。当以下损失函数作为度量给定时，编译此模型将返回大小不兼容错误： self.model.compile(optimizer=self.optimizer,
metrics=[self._logits_loss, self._value_loss],
浏览 18提问于2020-04-27得票数 0
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我使用的是一个Keras模型，它是在DL4J的Java过程中用Python语言训练的。这通常工作得很好，但现在转移到使用自定义损失函数。 该模型在Python中使用自定义损失函数进行训练： model = load_model('modelFile' , custom_objects={'loss': my_custom_loss_function(weight)}) 我尝试在带有dl4j (版本: 1.0.0-beta6)的Java中使用它来加载模型： String modelFile = "<location of hdf5 file on
浏览 46提问于2020-03-20得票数 0
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我有一个培训数据：
而且，我在Keras中有一个模型，它具有多个维度的输出。我想预测A，B和C：
model = Sequential()
model.add(GRU(32, input_shape=(train_X.shape[1], train_X.shape[2])))
model.add(Dense(3))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
但是我想要A中的最小mean_squared_error，也就是只考虑损失函数的A。
我能做什么？
浏览 0提问于2018-11-03得票数 0
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我正在使用我自己的数据集来重新训练mobilenet_v2_100_224模型，我现在有4个类，每个类都有超过100个图像，即使我使用了--random_scale和--random_brightness参数，我仍然在观察过度拟合，如果retrain.py脚本中没有这样的正则化技术，我应该如何克服这个过度拟合的问题？以下是我的TensorBoard可视化：
再培训命令：
python retrain.py --tfhub_module https://tfhub.dev/google/imagenet/mobilenet_v2_100_224/feature_vector/2 --how_ma
浏览 0提问于2019-01-24得票数 1
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Convnet序回归损失函数
、、、、
目前，我正在尝试使用训练在Imagenet上的Densenet传输学习，以输出序数整数值{2 <3<4<5< 6}。我将目标变量编码成长度为4的二进制向量(例如，1,0,0,0,1,1,0,0，等等)使用。下面是我的模型的架构：
base_model = DenseNet121(include_top=False, weights="imagenet", classes=5, input_shape=(224,224,3))
base_model.trainable = False
x = base_model.output
x = GlobalAver
浏览 1提问于2020-02-09得票数 3
1回答
我使用人工智能模型来使用mse对值进行预测。对于数据集中的噪声，模型不可能给出完美的预测。我想要做的是，如果有两个预测距离标签相等，我希望较低的预测比较大的预测具有更大的损失。从本质上讲，我希望模型更有可能超过价值，而不是低于价值。 我假设这是在编译模型时完成的。 我该如何修改用于编译我的模型的代码段来实现这一点呢？ genModel.compile(optimizer='adam',
loss='mean_squared_error',
metrics=['mae', 'mean
浏览 24提问于2020-07-06得票数 0
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我有一个QStandardItemModel。这个模型可能通过输入小部件获得额外的列。
此外，QStandardItemModel是QTreeView的模型。
我想保证QStandardItemModel的前n列在QTreeView中是可视化的。
我怎样才能做到这一点？
但是：
模型不知道视图(expect Qt在后台做了一些事情)
此视图不被我的代码告知已更新的列。尽管如此，新的专栏还是形象化的。
我的动机是什么？
我想形象化QTreeView中的前n列。在选择项目时，其余的列(所选项目的行)应以行的形式显示在QTableWidget中。
浏览 5提问于2015-10-10得票数 1
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我正在训练一个Tensorflow模型，其中包括一个检查点来保存最好的模型(基于val_loss)。
checkpoint = ModelCheckpoint(filepath, monitor='val_rmse', verbose=2, \
save_best_only=True, save_weights_only=False, \
mode='min', save_frequency=1)
训练结束后，使用r个对象中存储的统计数据，一次又
浏览 0提问于2020-04-08得票数 1
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YOLO v3完整体系结构
、、、、
我试图从零开始在Tensorflow-Keras中实现YOLO v3，目的是在自定义数据集上训练我自己的模型。我的意思是不用预先训练过的重量。我已经阅读了YOLOv1、YOLOv2(YOLO9000)和YOLOv3的所有三篇论文，发现尽管Darknet53被用作YOLOv3的特性提取器，但我无法指出在此之后扩展的完整体系结构--所谓的这里“检测”层。在大量阅读了来自媒体、kdnugget和其他类似网站的博客文章之后，我最后提出了一些重要的问题：
我是否错过了Darknet53文件中的检测层的完整体系结构(在YOLOv3文件中用于特征提取的for之后的扩展)？
在不同的训练阶段，作者似乎使用了不
浏览 0提问于2019-03-28得票数 2
1回答
我正在处理一个多类分类问题，使用Keras序列模型。在我的数据集中，输出类有以下值之一：(1, 2, 3, 4, 5)。
是的，我已经尝试过对输出进行一次热编码，并在输出层使用categorical_crossentropy作为丢失函数和softmax。
然而，在我的案例中，我并不认为软件最大和绝对交叉熵是正确的选择。在我的数据集中，输出类具有一定的“离散性”(或比例)。类1是“最差的”，而类5是“最好的”。
假设在特定的输入上，模型预测2，而真正的类是1，这是一个更好的预测，因为当模型预测类5时，真正的类是1。
我希望损失函数考虑到这些“小错误”，而不是以同样的方式对待所有错误。
总之，我想
浏览 2提问于2020-03-07得票数 1
我正在尝试为我的LightGBM模型定制训练损失函数。有人可以告诉我默认设置中使用的损失函数是什么吗?我可以在哪里自定义相同的损失函数？
浏览 4提问于2020-11-10得票数 0
1回答
我使用张力流js转换器将在EfficientNet上预先训练过的ImageNet模型转换为tensorflow-js。当我试图将模型加载到我的脚本中时，它尝试用初始化器初始化权重，而这些初始化器在tfjs中没有实现。然而，没有必要初始化权值，因为模型是预先训练的，权重也是经过转换的。转换后的模型如下：
下面是这个问题的CodePen示例：
const start = async () => {
efficientNetURL = 'https://raw.githubusercontent.com/paulsp94/tfjs_efficientnet3_imagenet/ma
浏览 1提问于2019-06-19得票数 2
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我现在有一个多输出模型
model=Model(inputs=x1, outputs=[y1,y2])
model.compile((optimizer='sgd', loss=[cutom_loss,'mse'])
这里的y_pred和y_true值是mse损失函数的多少？y_true for mse是什么；它是y2的输出，还是y1和y2的输出？
在我的custom_loss中，我需要从两个输出中传递y_true和y_pred，以便计算。
def custom_loss(y1_true, y1_pred,y2_true, y2_pred):
我该怎么做？
浏览 1提问于2018-01-21得票数 3
我是H2O的新手，我在评估许可证中安装了H2O无人驾驶AI。我可以成功地进行可视化和分类模型预测。但我想知道如何从集群开始。因为我找不到无监督学习或聚类技术的选择吗？在无人驾驶人工智能中，我应该在哪里执行聚类操作？集群操作是否适用于无人驾驶人工智能？
提前谢谢。
浏览 1提问于2018-06-20得票数 0
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我刚刚学到了一点关于火把的知识。我建立了一个CNN来计算各种优化算法的效果，并使用pytorch的正式文档(我刚刚完成了从SGD到adagrad)。然而，大多数的官方文件和教程视频结束时，计算的准确性和时间，和代码的模型可视化，我完全不知道。我想问一下，什么是用于可视化，类似于以下两个数字。是Matplotlib拟图还是对应于py手电筒的可视化工具？
浏览 15提问于2021-12-11得票数 0
2回答
自定义损失函数
、、
是否有可能在回归模型中应用自定义损失函数(或任何其他预测连续变量的算法)？我正在研究一个股票市场预测模型，我需要最大化以下损失函数:如果预测 < 实际，那么预测 -actual。那有可能吗？谢谢
浏览 0提问于2020-05-30得票数 0
我正在尝试转换我与tensorflow层编写的CNN，以使用tensorflow中的keras (我正在使用Tf1.x提供的keras )，并且正在编写一个定制的丢失函数，以训练模型。
根据本指南，在定义丢失函数时，它需要参数(y_true, y_pred)
def basic_loss_function(y_true, y_pred):
return ...
但是，在我看到的每一个例子中，y_true都与模型有着某种直接的联系(在简单的情况下，它是网络的输出)。在我的问题上，情况并非如此。如果我的损失函数依赖于一些与模型的张量无关的训练数据，那么如何实现这一点？
具体而言，我的问题
浏览 3提问于2020-02-04得票数 4
有没有一种方法可以将特征作为输入传递给keras模型，仅供自定义损失函数访问，而不会影响模型作为输入特征？我只需要该功能来计算损失，而不是通过网络中的隐藏层进行前馈。(基本上，我想要的是将特征作为输入输入，并按原样提取它作为输出，以及要在损失函数中访问的y_pred )。一个有效的例子将非常感谢。
浏览 11提问于2020-12-09得票数 0
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我有一个用来对一些数据进行分类的模型，它的目标输出是21。它使用adam优化器和分类交叉熵损失。为了改善模型损失，我对数据集中的类别频率进行了可视化，发现最高的2个类别的频率约为25,000和20,000，而最低的2个类别的频率约为4，40。其他的班级从100到2000。我意识到这是一个截然不同的值，并尝试添加我使用sklearn提取的类内权重，如下所示：
我的y数组采用one-hot编码风格，如下所示：
class1, class2, class3, class4 ... class21
0 0 1 0 ... 0
1
浏览 0提问于2020-07-12得票数 1
1回答
我有一个正在工作的CNN-LSTM模型试图预测视频中人体部位的关键点。
目前，我有四个关键点作为标签右手，左手，头部和骨盆。问题是，在某些框架上，我看不到要标记的人的四个部分，因此默认情况下，我将这些值设置为(0,0) (这是一个空坐标)。
我面临的问题是，模型考虑到了这些要点，并试图在连续的过程中对它们进行倒退。
因此，我删除了(0,0)点的损失计算和梯度反向传播，它工作得更好。
问题是，这四个点仍然是预测的，所以我试图知道如何使它预测一个可变数目的关键点。
我想添加第三个参数(它是可见的吗?)，但它可能会增加一些复杂性，并放松模型。
浏览 9提问于2022-08-23得票数 1
根据演示代码
“用具有对比损失的暹罗网络进行图像相似性估计”
我试图通过model.save将模型保存到h5或hdf5；但是，在使用load_model (甚至尝试了load_weights)之后，它显示了用于:未知操作码的错误消息
做了谷歌工作，这一切都告诉我，这是python版本问题在py3.5~py3.6之间，但实际上我只使用python 3.8.其他信息说，在模型构建或load_model中都需要做一些额外的工作
这将是非常好的任何人帮助提供保存和加载模型部分，使这个演示代码更完整，谢谢！
浏览 2提问于2021-10-17得票数 1
我已经将数据分开进行训练和测试(0.85)
下面是我丢失的可视化代码：
import pandas as pd
metrics_df = pd.read_json("./output/metrics.json", orient="records", lines=True)
mdf = metrics_df.sort_values("iteration")
mdf.head(10).T
fig, ax = plt.subplots()
mdf1 = mdf[~mdf["total_loss"].isna()]
ax.plot(mdf
浏览 12提问于2022-08-09得票数 1
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在多输出模型的情况下，一个重要的关注点是，这种模型的培训需要为网络的不同头(输出)指定不同的度量标准。
如正式文件所述：
要为多输出模型的不同输出指定不同的度量标准，还可以传递一个字典，例如metrics={“output_a”：“精度”}
对于我的模型，我正在做一些类似的事情：
metrics ={'output_a': 'crossentropy',
'output_b': 'mse',
'output_c': 'mse',
&
浏览 1提问于2018-05-26得票数 3
1回答
我需要为地牢爬虫制作基于网格的三维模型(最近的一个例子“格里姆洛克传奇”)，但我需要有几个层和位置、角度等的实体。我正在考虑平铺，使用层作为每个级别的高度，但很难使用和可视化。我能用什么做这个口香糖？输出格式需要是json、xml或我可以在引擎上使用的东西。理想情况下，我希望使用3d可视化/编辑模式进行平铺，支持加载模型，或者至少对模型进行一些可视化表示。
浏览 0提问于2013-04-06得票数 2
我之前已经使用CRF++模型来识别电影评论数据集中的NER。然而，我发现spacy在使用和可视化方面非常有效。然而，这里的问题是，我如何在spacy中合并CRF++模型？如果这是不可能的，我如何使用IOB标签训练Spacy NER模型来满足我的需求？
浏览 1提问于2018-05-27得票数 0
1回答
我使用Keras/TF的模型如下：
conv = Conv2D(4, 3, activation = None, use_bias=True)(inputs)
conv = Conv2D(2, 1, activation = None, use_bias=True)(conv)
model = Model(input = inputs, output = conv)
model.compile(optimizer=Adam(lr=1e-4), loss=keras.losses.mean_absolute_error)
在model.fit中，我收到一个错误：
ValueError:检
浏览 0提问于2019-01-02得票数 5
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例如，假设一个具有五个标量作为输出的回归问题，其中每个输出具有大致相同的范围。在Keras中，我们可以使用没有激活函数的5输出密集层(向量回归)对此进行建模：
output_layer = layers.Dense(5, activation=None)(previous_layer)
model = models.Model(input_layer, output_layer)
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='mse', metrics=['mse'])
总损失(指标)仅仅是单个损失(指标)的总
浏览 0提问于2018-08-06得票数 1
我有一个非常复杂的基于LSTM的神经网络模型，我正在对Quora重复问题对进行训练。在原始数据集中大约有40万个句子对。在整个(或80%)数据集上进行训练将需要大量的处理能力和计算时间。如果我选择数据集的一个随机子集(比如8000对)进行训练，选择2000对进行测试，这是否是不明智的？它会对性能产生严重影响吗？“数据越多，模型越好”总是正确的吗？
浏览 14提问于2019-10-30得票数 0
1回答
在DQN中，我们使用；
Target = r+\gamma v(s')方程训练(适合)我们的网络。它很容易理解，因为我们使用Target值作为因变量，就像我们在监督学习中所做的那样。也就是说，我们可以在python中使用代码来训练模型，
model.fit(state,target, verbose = 0)
通过模型预测可以找到r和v(s')。
当涉及到A2C网络时，事情变得更加复杂。现在我们有了两个网络。男演员和女演员。可以说，评论家网络和DQN中的网络并没有什么不同。唯一的区别是现在网络中只有一个输出神经元。因此，类似地，我们计算Target = r+\gamma v(s
浏览 0提问于2021-04-15得票数 0
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1回答
我已经建立了一个强化学习DQN，将可变长度的序列作为输入，并计算出行动的积极和消极奖励。我在Keras中的DQN模型存在一些问题，这意味着尽管该模型运行，但在epsilon的单个和多个周期中，平均回报会随着时间的推移而减少。即使经过长时间的训练，这一点也不会改变。 ? ? 我的想法是，这是由于在Keras中使用MeanSquareError作为损失函数(最小化误差)。所以我正在尝试实现梯度上升(以最大化回报)。如何在Keras中做到这一点？我目前的模型是： model = Sequential()
inp = (env.NUM_TIMEPERIODS, env.NUM_FEATU
浏览 47提问于2020-11-23得票数 0
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1回答
我在文档中找不到信息，所以我在这里询问。
我有一个具有3种不同输出的多输出模型：
model = tf.keras.Model(inputs=[input], outputs=[output1, output2, output3])
用于验证的预测标签是从这3个输出构造成的，只有一个，这是一个后处理步骤。用于培训的数据集是这3种中间输出的数据集，为了验证，我在标签数据集上进行评估，而不是3种中间数据。
我想使用一个自定义的度量来评估我的模型，它处理后处理并与实际真相进行比较。
我的问题是，在自定义度量的代码中，y_pred会是模型的三个输出的列表吗？
class MyCustomMetric(
浏览 0提问于2020-01-29得票数 5
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2回答
我的一位教授给了我一个小脚本，他用它来可视化他的神经网络在每个学习时代之后的演变。这是一个包含3个值的曲线图:训练损失、训练错误和测试错误。
前两个有什么不同？
浏览 0提问于2016-07-11得票数 7
2回答
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？如果我需要那样做，有什么办法可以做到呢？
浏览 0提问于2019-05-09得票数 0
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我有以下系统在我的网络应用程序，我想知道它是否安全。
Cookie包含CSRF令牌。
应用程序检测cookie中的CSRF令牌。
应用程序将令牌放置在标头中。
服务器对标头中的令牌进行验证。
我还没有看到任何关于是否可以使用cookie作为存储CSRF令牌的地方的确切信息。请指点我。
编辑:更详细的角度查找cookies中的CSRF令牌，当它找到一个标记时，它会添加一个带有此值的标头。然后，服务器确定标头值是否合法。
浏览 0提问于2015-07-09得票数 3
此link的tensorflow教程(请参阅“训练模型”部分)表明，可以向tf.keras.model.fit提供数据集(数据、标签)。然而，当我将我的数据集分配给val_data时，如下所示，无论训练状态如何，验证数据的损失都是0 (见下图)。¨ history = model.fit(
train_ds,
validation_data=val_ds,
epochs=EPOCHS,
verbose=1,
) IMAGE: Result of training from history, the validation
浏览 53提问于2020-11-05得票数 1
1回答
我应用了transformer模型，并将padding_mask + look_a_head_mask应用到了注意力层。但是掩码不会传播到输出。在计算损失时，有没有办法应用padding_mask？
浏览 15提问于2020-12-21得票数 0
1回答
我在Blender中创建了一个房间模型，并使用专用的UV集烘焙了环境光遮挡。
然后我创建了一个新的材质与烘焙的AO图像作为纹理，并将其应用于整个模型。Blender中的可视化是正确的。
我想要可视化我的模型使用A帧与漫反射纹理(在TEXCOORD_0上)和AO贴图贡献(在TEXCOORD_1上)。
我目前使用的代码是：
<a-scene stats>
<a-assets>
<a-asset-item id="roomLM-texture" src="models/AOMap.jpg"></a-
浏览 3提问于2019-03-07得票数 0
我有CNN模型训练使用Keras与Tensorflow后端。我想用这个教程来可视化我的CNN过滤器：
from keras import backend as K
from keras.models import load_model
import numpy as np
model = load_model('my_cnn_model.h5')
input_img = np.load('my_picture.npy')
# get the symbolic outputs of each "key" layer (we gave them
浏览 2提问于2018-04-15得票数 11
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例如，我在php中通过curl请求www.domain.com。
$curl = curl_init('http://www.domain.com');
curl_exec($curl);
var_dump(curl_getinfo($curl));
我可以得到'total_ time '，'starttransfer_ time '，'connect_time‘等，但是我就是得不到服务器的执行时间(有时候，这个curl请求需要很多时间，但大部分都浪费在传输上了)。有没有可能，或者我遗漏了一些参数？
浏览 8提问于2011-02-18得票数 0
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