对抗学习训练为指导人工智能完成复杂任务提供了一个全新的思路，生成对抗图片能够非常轻松的愚弄之前训练好的分类器，因此如何利用生成对抗图片提高系统的鲁棒性是一个很有研究的热点问题。...比如说人脸识别，若一张对抗图像也被识别为真人的话，就会出现一些安全隐患及之后带来的巨大损失。对生成对抗图像感兴趣的读者可以关注一下最近的Kaggle挑战赛NIPS。...在这篇文章中，将手把手带领读者利用TensorFlow实现一个简单的算法来合成对抗样本，之后使用这种技术建立一个鲁棒的对抗性例子。...使用tf.Variable而不是使用tf.placeholder，这是因为要确保它是可训练的。当我们需要时，仍然可以输入它。...可以使用一个技巧让TensorFlow为我们做到这一点，而不是通过手动实现梯度采样得到：我们可以模拟基于采样的梯度下降，作为随机分类器的集合中的梯度下降，随机分类器从分布中随机抽取并在分类之前变换输入。
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1、经典损失函数：分类问题和回归问题是监督学习的两大种类。这一节将分别介绍分类问题和回归问题中使用到的经典损失函数。分类问题希望解决的是将不同的样本分到事先定义到的经典损失函数。...以下代码展示了如何通过tensorflow实现均方误差函数。mse = tf.reduce_mean(tf.square(y_ - y))其中y代表了神经网络的输出答案，y_代表了标准答案。...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。...因为一般商品的成本和商品的利润不会严格相等，所以使用前文介绍的均方误差损失函数就不能够很好的最大化销售利润。...而如果使用军方误差作为损失函数，那么w1将会是[0.97437561, 1.0243336]。使用这个损失函数会尽量让预测值离标准打哪更近。
损失函数定义 From Tensorflow - Losses： Losses The loss ops measure error between two tensors, or between...tf.nn.l2_loss tf.nn.log_poisson_loss 即： Losses 损失运算 用于测量两个张量之间或张量与0之间的误差。...tf.nn.log_poisson_loss l2_loss From tf.nn.l2_loss： tf.nn.l2_loss l2_loss( t, name=None ) Defined in tensorflow...实验源码 自己编写代码进行验证： import tensorflow as tf import numpy as np a = np.zeros(shape=[10, 5, 1], dtype=np.float32
损失函数在模型编译时候指定。对于回归模型，通常使用的损失函数是平方损失函数 mean_squared_error。...对于二分类模型，通常使用的是二元交叉熵损失函数 binary_crossentropy。...对于多分类模型，如果label是类别序号编码的，则使用类别交叉熵损失函数 categorical_crossentropy。...如果label进行了one-hot编码，则需要使用稀疏类别交叉熵损失函数 sparse_categorical_crossentropy。...详见《如何评价Kaiming的Focal Loss for Dense Object Detection？》
摘要： 本文使用TensorFlow一步一步生成对抗样本，步骤明确清晰。首先生成的对抗样本不具有旋转鲁棒性，后面使用同样的方法生成具有鲁棒性的对抗样本，适合初学者对生成对抗样本的入门及动手实验。...对抗学习训练为指导人工智能完成复杂任务提供了一个全新的思路，生成对抗图片能够非常轻松的愚弄之前训练好的分类器，因此如何利用生成对抗图片提高系统的鲁棒性是一个很有研究的热点问题。...比如说人脸识别，若一张对抗图像也被识别为真人的话，就会出现一些安全隐患及之后带来的巨大损失。...，将手把手带领读者利用TensorFlow实现一个简单的算法来合成对抗样本，之后使用这种技术建立一个鲁棒的对抗性例子。...可以使用一个技巧让TensorFlow为我们做到这一点，而不是通过手动实现梯度采样得到：我们可以模拟基于采样的梯度下降，作为随机分类器的集合中的梯度下降，随机分类器从分布中随机抽取并在分类之前变换输入。
NeuraScale https://github.com/aryanmisra/NeuraScale/ 它能做什么 NeuraScale（为项目命名的名字）基本上是一个超分辨率生成对抗网络（SRGAN...），其目的是使用深度学习将图像分辨率提升两倍。...http://cocodataset.org/#download 要求 Tensorflow 2.0 Scipy, Numpy PIL Matplotlib MS COCO无标签2017数据集（用于训练...如何建造 使用TensorFlow 2.0作为用于创建和训练SRGAN的API。该模型由Keras构建，并在MS COCO数据集上进行了训练。
、鲁昂 编辑 | 王立鱼 原文链接： https://towardsdatascience.com/gan-by-example-using-keras-on-tensorflow-backend-...深度卷积生成式对抗网络（DCGAN）展示了如何构建实用GAN的模型，该GAN能够自己学习如何合成新图像。...在本文中，我们将讨论如何在少于200行代码中使用以Tensorflow 1.0为后端的Keras 2.0构建能够工作的DCGAN。我们将使用MNIST训练DCGAN学习如何生成手写数图片。...他用来描述上面鉴别器用于训练的损失函数。因为鉴别器的输出是sigmoid，所以使用二元交叉熵来计算损失。对比Adam，这里使用RMSProp（均方根反向传播）来做为优化器生成更加接近真实的假图片。...较低的dropout值（0.3-0.6）将产生更加真实的图片 鉴别器的损失很快就收敛到0了，导致生成器无法学习：不要预先训练鉴别器。而是对于鉴别器使用稍大的学习率。对于生成器使用另一种训练噪声样本。
整个网络训练的过程中，两个模块的分工判断网络，直观来看就是一个简单的神经网络结构，输入就是一副图像，输出就是一个概率值，用于判断真假使用（概率值大于0.5那就是真，小于0.5那就是假）。...tensorflow as tf# Check TensorFlow Versionassert LooseVersion(tf....__version__) >= LooseVersion('1.0'), 'Please use TensorFlow version 1.0 or newer....__version__)print('TensorFlow Version: {}'.format(tf....learning_rate,beta1=beta1).minimize(g_loss,var_list = g_vars) return d_train_opt, g_train_opt现在，我们网络的模块，损失函数
TensorFlow2.0（1）：基本数据结构——张量 TensorFlow2.0（2）：数学运算 TensorFlow2.0（3）：张量排序、最大最小值 TensorFlow2.0（4）：填充与复制...TensorFlow2.0（5）：张量限幅 TensorFlow2.0（6）：利用data模块进行数据预处理 TensorFlow2.0（7）：4种常用的激活函数 1 均方差损失函数：MSE...的losses模块中，提供能MSE方法用于求均方误差，注意简写MSE指的是一个方法，全写MeanSquaredError指的是一个类，通常通过方法的形式调用MSE使用这一功能。...，对于分类问题，特别是目标输出为One-hot向量的分类任务中，下面要说的交叉熵损失函数就要合适的多。...2 交叉熵损失函数 交叉熵（Cross Entropy）是信息论中一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性信息，交叉熵越小，两者之间差异越小,当交叉熵等于0时达到最佳状态，也即是预测值与真实值完全吻合
本文提出了一种新的学习范式，称为交叉成对排名（CPR），在不知道曝光机制的情况下实现无偏见的推荐。对多个观察到的交互进行一次采样，并将它们的预测的组合来构成损失。...，CPR损失主要是通过交叉成对交互的方式从总体上消除用户活跃度和商品流行度对损失函数的影响，笔者重点介绍损失函数以及对应的采样方法，无偏性的证明主要就是证明可以去掉用户和商品相关的p，详细可见文章第三节...hat{s}_{u_{2}, i_{2}}-\hat{s}_{u_{1}, i_{2}}-\hat{s}_{u_{2}, i_{1}}\right)\right] 2.2 多交互 上面提出的 CPR 损失只使用两个观察到的交互作为训练样本...加上正则化得到总体损失函数如下， \mathcal{L} = \mathcal{L}_{CPR}+\lambda (||\Theta||^2) 2.3 动态采样 如何构建样本集 D_k 在 CPR 中起着至关重要的作用...算法 1 详细说明了如何动态选择一批样本。令 、 ( ≥ 1) 和 ( > 1) 分别表示批量大小、动态采样率和选择率。
tensorflow Regularizers 在损失函数上加上正则项是防止过拟合的一个重要方法,下面介绍如何在TensorFlow中使用正则项. tensorflow中对参数使用正则项分为两步:...参数: regularizer_list: regulizer的列表 已经知道如何创建正则化方法了,下面要说明的就是如何将正则化方法应用到参数上 应用正则化方法到参数上 tf.contrib.layers.apply_regularization...tensorflow中的Tensor是保存了计算这个值的路径(方法),当我们run的时候,tensorflow后端就通过路径计算出Tensor对应的值 现在,我们只需将这个正则项损失加到我们的损失函数上就可以了...如果是自己手动定义weight的话,需要手动将weight保存到GraphKeys.WEIGHTS中,但是如果使用layer的话,就不用这么麻烦了,别人已经帮你考虑好了....,它们俩中有regularizer形参.如果传入这个参数的话,那么variable_scope内的weights的正则化损失,或者weights的正则化损失就会被添加到GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES
他首先观察父母如何走路。然后试图独立行走，并且每走一步，孩子都会学习如何在特定情况下保持平衡。他可能会摔上几跤，但经过几次不成功的尝试，他最终会学会走路。如果你不让他走，他可能永远学不会如何走路。...如何使用神经网络解决问题 神经网络是一种特殊的机器学习（ML）算法。因此，与每个机器学习算法一样，它遵循数据预处理，模型构建和模型评估等常规的机器学习工作流程。...而最流行的深度学习库，仅举几例： Caffe DeepLearning4j TensorFlow Theano Torch 我们已经了解了图像是如何储存的以及有哪些常用的图像处理库，现在让我们来看看TensorFlow...我会给TensorFlow一个简单的定义。TensorFlow不过是对numpy（一个广为使用的Python数学运算库）做了一些变形而已。...如果你之前曾经有使用numpy的经历，那么了解TensorFlow的原理不过是小菜一碟！numpy和TensorFlow之间的主要区别在于，TensorFlow遵循一个惰性编程范例。
目前在深度学习领域中，生成对抗网络是非常热门，能给我们带来不可思议的一个领域方向。今天我将分享一下如何用生成对抗网络来做生成图像（Mnist和卡通人物脸）。...一、GAN是如何诞生的 学术界流传，GAN创始人 Ian Goodfellow 在酒吧微醉后与同事讨论学术问题，当时灵光乍现提出了GAN初步的想法，不过当时并没有得到同事的认可，在从酒吧回去后发现女朋友已经睡了...二、GAN的原理 《Generative Adversarial Networks》是生成对抗网络的开篇之作，作者是Ian Goodfellow，在2014年发表的（https://arxiv.org/...三、用tensorflow实现GAN 我已经用tensorflow实现了初始版本的GAN和Wasserstein GAN（这是GAN的改进版本，初始版本GAN训练的时候非常不稳定很难训练，WGAN训练的时候比较稳定...接下来我会进一步去研究如何将生成对抗网络模型应用到医学影像上来。
图像风格迁移有两种大的类型，一种是成对的，一种是非成对了。 成对的著名模型就是pix2pix，这种的例子，如从影像地图转换为矢量地图，从素描转换为纹理图等。这些的特点就是训练数据集之间的成对的。...而非成对的，就是如从不同物体之间的转换，如从橙子转换为苹果，或者不同季节之间的切换。...在上次实现了pix2pix之后，这回也尝试着实现一下不成对的风格迁移，套路还是差不多的。
常见的图像分割损失函数有交叉熵，dice系数，FocalLoss等。今天我将分享图像分割FocalLoss损失函数及Tensorflow版本的复现。...，权重值为0.49，其损失函数值相对就会很大；对于负类样本来说，如果预测结果为0.8，那么肯定是难分类的样本，权重值为0.64，其损失函数值相对就会很大；对于负类样本来说，如果预测结果为0.1，那么肯定是易分类的样本...，权重值为0.01，其损失函数值就会很小。...最后在TensorFlow1.8下实现了该函数。...import tensorflow as tf def focal_loss(y_true, y_pred, alpha=0.25, gamma=2): epsilon = 1e-5
▌步骤一：使用TensorFlow创建模型 首先，我们需要在电脑或者服务器上先使用TensorFlow创建好一个模型。...因为本文是在手机上使用TensorFlow的教程，所以我就假设你已经熟练掌握创建模型这一步了。...没有掌握也没有关系，我推荐给你一个快速入门的教程如何利用用户图像在CPU上训练Inception模型 （https://towardsdatascience.com/training-inception-with-tensorflow-on-custom-images-using-cpu...然后，从Tensorflow的根目录下载Inception v1，并使用以下步骤将标签和图文件提取到simple和camera示例中的数据文件夹中： mkdir -p ~/graphs curl -o...因为使用Android Studio的人更多，所以我就使用它了。
选自Medium 作者：DeviceHive 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 本文介绍了一种使用 TensorFlow 将音频进行分类（包括种类、场景等）的实现方案，包括备选模型...、备选数据集、数据集准备、模型训练、结果提取等都有详细的引导，特别是作者还介绍了如何实现 web 接口并集成 IoT。...这篇文章具体描述了我们选择哪款工具、我们面临的挑战是什么、我们如何用 TensorFlow 训练模型，以及如何运行我们的开源项目。...还有 3 个用来计算损失的函数，以及很多其他有用的变量，你可以改变它们来提升结果。 现在我们已经有了一些训练好的模型，是时候添加一些代码与它们交互了。我们需要从麦克风采集音频。...这里我们使用 PyAudio，它提供了可以在很多平台上运行的简单接口。 音频准备 正如我们之前所提及的，我们要使用 TensorFlow 的 VGGish 模型作为特征提取器。
编者按：本文节选自图书《TensorFlow实战》第五章，本书将重点从实用的层面，为读者讲解如何使用TensorFlow实现全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络，乃至Deep Q-Network。...在早期的图像识别研究中，最大的挑战是如何组织特征，因为图像数据不像其他类型的数据那样可以通过人工理解来提取特征。...卷积的好处是，不管图片尺寸如何，我们需要训练的权值数量只跟卷积核大小、卷积核数量有关，我们可以使用非常少的参数量处理任意大小的图片。每一个卷积层提取的特征，在后面的层中都会抽象组合成更高阶的特征。...图5-4 LeNet-5结构示意图 TensorFlow实现简单的卷积网络 本节将讲解如何使用TensorFlow实现一个简单的卷积神经网络，使用的数据集依然是MNIST，预期可以达到99.2%左右的准确率...损失loss在一开始大约为4.6，在经过了3000步训练后会下降到1.0附近。
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