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1
回答
在
keras
损失
函数
中
拆分
数据类型
(
等价
于
损失
函数
中
的
if
语句
?)
python
、
tensorflow
、
keras
、
generative-adversarial-network
是否可以
在
keras
中
编写一个自定义
损失
函数
,这样写道:“对于数据集A
的
所有数据:像这样计算
损失
……对于数据集B
的
所有数据:像这样计算
损失
。”我目前
的
实现有两个独立
的
模型,它们有自己
的
损失
函数
,然后
在
单独
的
train_on_batch调用
中
给出两个数据提要。对于上下文,我
的
系
浏览 13
提问于2020-06-16
得票数 0
1
回答
有没有与np.nanmean()
等价
的
Keras
?
python
、
keras
、
backend
在
Keras
损失
函数
中
,我希望有一个
等价
的
np.nanmean():from
keras
import backend as K import numpy a
浏览 0
提问于2019-03-25
得票数 1
1
回答
不带y_pred和y_true
的
Keras
自定义
损失
函数
keras
我手头有一个优化
损失
函数
的
问题,这个
损失
函数
不是y_pred和y_true
的
函数
。
在
阅读了
Keras
文档之后,我发现所有的自定义
损失
函数
都必须是y_pred和y_true
的
函数
。有没有其他方法可以
在
Keras
中
实现我
的
损失
函数
?
浏览 4
提问于2018-04-06
得票数 3
1
回答
自定义
损失
中
的
目标和tf.
Keras
中
的
自定义指标
函数
python
、
tensorflow
、
keras
、
tensorflow1.15
我正在创建一个tf.
keras
.model,它使用自定义
损失
和自定义指标
函数
进行编译。我使用x=input_batch和y=someFunction(目标)对模型调用train_on_batch 自定义
损失
和自定义指标
函数
的
签名类似
于
methodname( y_true,y_pred),有没有办法
在
自定义指标
函数
和自定义
损失
函数
中
获取目标,而不是
在
train_on
浏览 23
提问于2021-10-21
得票数 0
2
回答
基于输入数据
的
Keras
中
的
自定义
损失
函数
keras
我正在尝试使用
Keras
创建自定义
损失
函数
。我想根据输入计算
损失
函数
,并预测神经网络
的
输出。 我尝试使用
Keras
中
的
customloss
函数
。我认为y_true是我们用于训练
的
输出,y_pred是神经网络
的
预测输出。下面的
损失
函数
与
Keras
中
的
"mean_squared_erro
浏览 2
提问于2019-04-01
得票数 17
回答已采纳
1
回答
Keras
中
两个
损失
函数
的
处理与组合
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
deep-learning
是否有一种方法
在
Keras
中有两个
损失
函数
,其中第二个
损失
函数
从第一个
损失
函数
获得输出?我正在使用
Keras
开发一个神经网络,我想在model.compile()内部
的
损失
项
中
添加另一个自定义
函数
,以规范并以某种方式惩罚它,这是一种形式: model.compile(loss_1='mean_squared_error', optimizer=
浏览 1
提问于2022-01-31
得票数 0
1
回答
使用l1正则化之类
的
术语
在
Keras
中
实现自定义
损失
函数
python
、
tensorflow
、
keras
、
neural-network
、
loss-function
我正在创建我自己
的
损失
函数
(我想在
Keras
中
急切执行时使用它)。我想给它加上一个类似
于
l1
损失
函数
的
术语。 这就是我现在使用
的
损失
函数
。loss_mae(y_true=y, y_pred=y_)+y_temp* K.mean(tf.convert_to_tensor(variables)) 使用 import
keras
.back
浏览 20
提问于2019-08-21
得票数 0
1
回答
简单封闭式自定义
损失
函数
不起作用
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
我正在尝试实现一个自定义
的
损失
函数
。因此,我首先尝试通过直接封装一个默认
的
keras
损失
函数
来创建一个自定义
函数
。如何才能让这个简单
的
函数
工作呢?
在
训练过程
中
,
损失
只会停留在10,并且不会移动。但是,当我在编译过程中将
损失
直接设置为loss=tf.
keras
.losses.categorical_crossentropy时,它工
浏览 40
提问于2020-10-18
得票数 0
3
回答
当有许多输出时,使用哪个
损失
函数
?
python
、
keras
、
neural-network
、
loss-function
类似
于
1000x1像素图像
的
数据来自
于
该设备。图像
中
的
某处可能是1个、2个或更多个对象。在我看来,“分类交叉”是不合适
的
,因为例如:
在
训练数据
中
,我将指示对象位于10和90像素。神经网络将预测对象
的
像素分别为11和89。这不是一个很大
的
损失<
浏览 0
提问于2019-06-15
得票数 0
1
回答
Keras
是如何反向传播自定义
损失
函数
的
?
machine-learning
、
keras
我已经研究了大量
的
Keras
自定义
损失
函数
的
例子。所有这些都可以概括为“写吧”。也就是说,需要编写
函数
获取参数(y_true,y_pred)。但是通常CNN需要
损失
函数
的
导数来进行反向传播。例如,如果你
在
Caffe
中
实现自定义
损失
,你必须编写2个
函数
:你需要
的
损失
本身,以及它对反向传播
的
导数。但在
Ker
浏览 6
提问于2018-01-05
得票数 8
1
回答
如果有多个输出,
keras
如何计算
损失
python
、
tensorflow
、
keras
、
tensorflow2.0
、
loss-function
如果我们有多个输出值,
Keras
如何计算
损失
。
浏览 58
提问于2021-08-17
得票数 0
回答已采纳
1
回答
用常量乘以
keras
损失
函数
tensorflow
、
keras
是否可以将内建
的
keras
损失
函数
象征性地乘以一个常数?例如,如果我想要两个输出
的
损失
的
线性组合。 我可以写一个自定义
的
损失
函数
,但是它不会被编译,因为它是python代码,而不是符号
Keras
?我正在寻找一种
在
纯
Keras
(或TF)
中
实现它
的
方法
浏览 34
提问于2017-12-15
得票数 2
回答已采纳
1
回答
Keras
:“样本权重”是否参与了这些衍生产品
neural-network
、
keras
、
training
、
loss-function
根据
Keras
文档
的
说法,sample_weight可以用于训练数据
中
的
任何样本
在
损失
中
的
不同重要性。我
在
谷歌上搜索了一下,但没有找到我
的
问题
的
答案如下: sample weights是否参与衍生产品?换句话说,
Keras
是使用这些权重来训练模型,还是只产生不同
的
损失
值?即,导数是“静态”计算
的
w.r.t。对“未加权”
损
浏览 0
提问于2020-03-21
得票数 6
1
回答
您能在自定义
Keras
损失
函数
中
以块
的
形式处理张量吗?
tensorflow
、
deep-learning
、
keras
我正在试图写一个子向量块
中
的
张量处理
的
种子
Keras
损失
函数
。例如,如果输出张量表示四元数系数
的
级联(即w,x,y,z,w,x,y,y,z.)
在
计算
损失
函数
中
的
均方误差之前,我可能希望对每个四元数进行规范化,如下所示: def norm_quat_mse(y_truedist += K.sum( K.square(diff[i:i+4] / K.sqrt(K.sum(K.
浏览 4
提问于2017-03-28
得票数 2
回答已采纳
2
回答
需要使用if
语句
的
自定义
损失
函数
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
loss-function
我正在尝试训练DNN,输出3个值(x,y,z),其中x和y是我正在寻找
的
对象
的
坐标,z是对象存在
的
概率 我需要自定义
损失
函数
: 如果错误,我不关心x和y
的
值,所以z_true<0.5应该等于(0, 0, sqr(z_true - z_pred)) 否则,错误应该类似
于
(sqr(x_true - x_pred), sqr(y_true - y_pred), sqr(z_true - z_pred))我正在努力将张量和if
语句
混合在一起。
浏览 21
提问于2019-01-12
得票数 2
回答已采纳
1
回答
如何在
Keras
中
修改verbose
的
显示信息
python
、
keras
我想在
Keras
中
修改verbose
的
显示信息。==========] - 72s 456us/step - loss: 0.2823 - acc: 0.8511 - val_loss: 0.2933 - val_acc: 0.8629 但是其他
的
看起来像这样....] - ETA: 81s - loss: 20.7154 - x1_loss: 9.5913 - x2_loss: 10.0536 - x3_loss: 1.0705 我怎样才能像他一样展示我
的
损失
价值
浏览 14
提问于2020-03-25
得票数 0
1
回答
自定义
损失
函数
中
的
Keras
动态样本权重计算
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
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
损失</e
浏览 3
提问于2020-02-26
得票数 2
1
回答
我应该选择哪种学习率?
deep-learning
、
training
、
loss-function
、
optimization
、
learning-rate
我
在
2d图像上训练一个分割模型,Unet++,现在我正在寻找最优
的
学习速度。模型
的
主干是Resnet34,我使用Adam优化器,
损失
函数
是骰子丢失
函数
。(), ]📷 验证
损失
和训练
损失
似乎下降缓慢然而,验证
损失
并不
浏览 0
提问于2020-11-13
得票数 3
回答已采纳
2
回答
在
多个
损失
核上训练具有单一输出
的
模型
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
loss-function
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
回答已采纳
1
回答
在
Keras
中
自定义减少每个批次
的
损失
python
、
tensorflow
、
keras
、
loss-function
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
浏览 28
提问于2021-10-14
得票数 0
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