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回答
如何
使用
Keras
计算
链式
模型
的
损失
?
、
、
为了测试,我将一个
模型
分成两个
模型
,我想
计算
损失
并将梯度应用于这两个
模型
,就像它是一个
模型
一样。, input_shape=(10,)),loss, model2.trainable_variables) optimizer.appl
浏览 23
提问于2020-11-05
得票数 0
回答已采纳
2
回答
Keras
中VDSR剩余损耗
的
计算
、
我正在
使用
后端tensorflow
的
Keras
。我从()下载了非常深
的
超分辨率cnn
的
代码,并尝试训练我自己
的
模型
。该
模型
具有均方误差(mse),但原始
模型
存在残差
损失
。
如何
在
keras
中实现剩余
损失
。剩余
损失
可
计算
为 loss = (label - input_image - predected_image)^2
浏览 0
提问于2018-12-20
得票数 0
3
回答
输出add_loss在
Keras
中添加
的
多个
损失
、
、
、
、
我研究了
的
Keras
示例。它们在示例中只有一个
损失
层,而VAE
的
目标由两个不同
的
部分组成:重构和KL-散度。但是,我想描绘/想象这两个部分在培训期间是
如何
发展
的
,并将单个定制
的
损失
分成两个
损失
层: My
模型
:不幸
的
是,
Keras
只是在我
的
多
损失</e
浏览 2
提问于2019-01-07
得票数 10
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2
回答
精度与MSE相结合
、
似乎给出了一个“mse”
的
例子。我在一个回归示例上测试了这一点,并确实找到了与
损失
进度相对应
的
准确性值。我发现许多消息来源宣称,如果与MSE结合
使用
,准确性是无用
的
。在这种情况下,有人能解释什么是
keras
/TF
计算
吗?它能被视为有用吗?model.compile(optimizer='sgd', metrics=[tf.
keras<
浏览 13
提问于2022-03-08
得票数 1
2
回答
如何
将可训练参数转化为Tensoflow.
Keras
中
的
损失
函数
、
、
、
、
我试图实现一个
损失
函数,其中
的
变量在卷积层
的
计算
是必需
的
。官方文件给出
的
一种方法涉及
损失
函数中
的
变量: 如果您
的
损失
不是这种情况(例如,如果您
的
损失
引用了一个
模型
层
的
变量),您可以将您
的
损失
封装在一个零参数lambda中。这些
损失
不会作为
模型
拓扑
的
一部分进行
浏览 6
提问于2020-06-19
得票数 2
回答已采纳
1
回答
Keras
:根据ModelCheckpoint
的
最佳
模型
-回调在训练集上产生
的
损失
不同于训练时显示
的
最佳时期
损失
、
、
、
、
我正在尝试用Python语言训练一个非常简单
的
TensorFlow后端
的
Keras
模型
。 我知道在训练时在控制台中显示
的
时期
损失
是为了效率而‘即时’
计算
的
,因此不一定是中间
模型
的
真实
损失
。这种期望
的
原因是,在这种情况下,
模型
的
权重只在每个时期结束时更新一次,这意味着在
计算
时期
的
损失
时
模
浏览 0
提问于2018-12-28
得票数 0
1
回答
在
keras
中训练LSTM
模型
时,
损失
值到底提供了什么?
、
、
、
我有一个LSTM
模型
,它根据今天
的
流出量、温度和降雨量来预测明天
的
流出量。4638 [==============================] - 74s 16ms/step - loss: 130.755469707
浏览 371
提问于2020-09-30
得票数 0
1
回答
在tensorflow中,
如何
将多个
损失
与所需
的
公式结合起来
、
、
、
、
我有一个由乙状结肠激活组成
的
单个输出神经元
的
CNN
模型
,因此它
的
值在0到1之间。我想
计算
这个特定输出神经元
的
损失
的
组合。我
使用
的
是平均绝对误差和均方误差,并造成如下
损失
:现在,由于一些问题,tensorf
浏览 6
提问于2022-06-22
得票数 1
回答已采纳
1
回答
有没有一种方法可以手动训练Tensorflow
Keras
的
模型
,而不
使用
fit方法,否则我会抓狂吗?
、
、
、
、
我刚刚开始学习Tensorflow和
Keras
,我想知道是否还有其他
的
选择,更多
的
是手动地训练
模型
,而不
使用
fit方法。我想手动进行优化传递:我想
使用
我自己
的
损失
函数来更新参数,并用我
计算
的
损失
来更新这些参数。 有没有办法这么做,还是我吓坏了?我问这个问题是因为我想更多地了解
Keras
的
模型
是
如何
工作
的
,如果没
浏览 5
提问于2020-05-29
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如果给出验证数据,
Keras
如何
选择最终
模型
?
、
、
、
最后
的
训练步骤可能没有最低
的
损失
,如果
损失
波动。有吗?通过从整个培训过程中选择对验证数据
损失
最小
的
模型
来选择
Keras
Keras
从最终
的
培训步骤中选择最终
模型
,而不管最终<
浏览 3
提问于2020-12-18
得票数 2
回答已采纳
1
回答
TensorFlow概率:
如何
使用
log_prob
损失
函数进行样本加权?
、
我正在
使用
TensorFlow概率来训练一个
模型
,该
模型
的
输出是一个用于概率回归
的
tfp.distributions.Independent对象。我
的
问题是,我不确定
如何
在负对数似然(NLL)
损失
函数中实现样本加权。我有以下
损失
函数,我相信它没有
使用
sample_weight第三个参数: class NLL(tf.
keras
.losses.Loss): '''
浏览 174
提问于2021-11-08
得票数 1
回答已采纳
1
回答
tensorflow.gradients不给任何值
、
、
、
、
model是我训练过
的
Keras
残差
模型
。然而,我试图
计算
输入张量
损失
w.r.t
的
梯度:(
损失
梯度w.r.t输入张量),给我: [None].None在这里意味着什么,我
如何
计算
这些梯度?
浏览 0
提问于2018-12-19
得票数 0
回答已采纳
1
回答
图像
的
均方误差(MSE)
计算
定义?
、
、
、
、
我在用在
Keras
中,用于重建灰度图像
的
自动编码器
模型
。我
的
批次大小是1。在训练过程中会产生单一
的
损失
值。 我似乎找不到这个问题
的
答案。
Keras
如何
计算
这2幅图像
的
MSE
损失
值?它们被表示为2d NumPy数组。它是否
计算
每个像素之间
的
平方差,然后除以像素数(考虑批处理大小为1)?当输入超过1幅
浏览 3
提问于2021-04-22
得票数 0
回答已采纳
1
回答
使用
CPU时,当前
Keras
设置(tensorflow-1.7.0
Keras
-2.1.5)中
的
奇怪行为
、
在虚拟机上重新安装
Keras
和Tensorflow之后,我注意到
模型
没有进行正确
的
训练(至少我已经检查过
的
那些
模型
)。例如,以来自代码
的
Keras
博客作为测试用例,不但没有降低
损失
和最终验证精度( ~0.8 ),而且
损失
迅速增加到~7.5,精度保持在~0.5。应该注意
的
是,当我尝试
使用
旧版本
的
Keras
和Tensorflow (在同一台
计算
机上)
浏览 0
提问于2018-04-16
得票数 3
1
回答
时间
损失
、平均绝对误差和验证
损失
是机器学习时间序列天气预报
的
"nan“。
、
、
、
对于链接中给定
的
数据集,
计算
出
的
所有
损失
(即
损失
、平均绝对误差、验证
损失
、验证
的
平均绝对误差;后两个
损失
不是所有历元
模型
的
损失
)都是非零
的
,而当我更改数据集时,所有
损失
值都是nan。与这里
使用
的
数据集相比,我
使用
的
数据集有大约一半
的
读数。我
的
数据集有从多个位
浏览 9
提问于2022-11-01
得票数 0
回答已采纳
1
回答
为什么
Keras
不需要自定义
损失
函数
的
梯度?
、
、
、
、
据我所知,为了通过梯度下降来更新
模型
参数,该算法需要在某个点
计算
误差函数E关于输出y: dE/dy
的
导数。然而,我已经看到,如果你想在
Keras
中
使用
自定义
损失
函数,你只需要定义E,而不需要定义它
的
导数。我遗漏了什么?每个丢失
的
函数将具有不同
的
导数,例如:如果
损失
函数是交叉熵: dE/dy = y_
浏览 14
提问于2018-01-12
得票数 8
1
回答
tensorflow中
的
Keras
模型
、
、
我正在建立tensorflow
的
图像处理网络,我想利用纹理丢失。纹理丢失似乎很容易实现,如果你有预先训练
的
模型
加载。我
使用
TF来为我
的
模型
构建
计算
图,并且我想要结合
Keras
.application.VGG19
模型
来从层‘block4 4_卷积4’获得输出。问题是:我有两个TF张量目标和我
的
主要
模型
的
结果,
如何
将它们输入同一会话中
的
ker
浏览 0
提问于2017-10-17
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何
在
Keras
DQN中实现梯度上升
、
、
、
、
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
浏览 47
提问于2020-11-23
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Keras
内置
的
MSE
损失
在2D数据上返回2D矩阵,而不是标量
损失
。
、
、
、
、
我试图评估单个2D测试样本
的
MSE
损失
,在
Keras
中
使用
一个自动编码器(AE),一旦
模型
被训练,我很惊讶当我调用
Keras
内置函数来获取单个样本
的
丢失时,它会返回2D张量。这意味着
损失
函数
计算
每个样本
的
每个像素
损失
,而不是每个样本
计算
一个
损失
(?)。为了非常清楚,我期望MSE将所有像素上
计算
的
平方误差
的
平均值
浏览 0
提问于2019-08-19
得票数 3
回答已采纳
1
回答
使用
多输入
的
Keras
自定义丢失
我有一款卡拉斯
的
模型
,有一种定制
的
丢失。这个
损失
是
使用
实际
的
和预测
的
标签(或值)来
计算
的
,并且也是基于一些输入值。(例如,根据奖励或优势来定义
损失
,就像强化学习环境中
的
政策梯度方法那样)现在
的
问题是
浏览 0
提问于2018-05-03
得票数 2
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