在tensorflow中，有一个两两均方误差函数，它接受“预测”，没有文档说明这是否应该是sigmoid/softmax输出或logits。https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/losses/mean_pairwise_squared_error 我正在寻找预测是否必须是输入的某种形式，或者是否有更好的成对损失函数可用。
浏览 27提问于2019-02-01得票数 1
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我正在通过tensorflow实现一个自定义的成对损失函数。举个简单的例子，训练数据有5个实例，它的标签是假设预测是在这种情况下，简单的损失函数可以是
min f=(y0'-y1'但是，我不知道如何在tensorflow中实现它。在我当前的实现中，我使用迷你批处理并将训练标签设置为占位符，如：y = tf.pl
浏览 2提问于2017-12-24得票数 2
在Tensorflow中，我可以为操作和张量指定名称，以便稍后检索它们。我希望能够对我的损失做同样的事情，但我如何为该操作分配一个自定义名称？问题是，内建损失函数(例如，)没有名称参数(与tf.placeholder、tf.variable等形成对比)。我现在提到我的损失的方式是(检索已添加到图中的最后一个损失操作)。我是不是漏掉了什么明显的东西？
浏览 3提问于2017-09-17得票数 2
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l2轴上损失
、、、
我使用python 3和tensorflow，我有一个矩阵，每一行都是一个向量，我想得到一个距离矩阵，即计算机使用，矩阵中的每个值都是两个向量之间的距离。e.g谢谢
编辑:这不是一个重复的，另一个问题是计算矩阵的每一行的范数，我需要每一行到另一行的成对范数距离。
浏览 1提问于2019-01-27得票数 0
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我正在用Tensorflow 实现这篇论文。本文中使用的损失函数具有依赖于张量的运行时值和真实标签的项。据我所知，Tensorflow创建一个静态计算图，然后在会话中执行它。我发现很难实现本文中提到的预测和损失函数，因为它们都在运行时动态变化。我尝试在我的代码中使用tf.cond()，但是结果是'None‘作为渐变。因此，我的网络根本没有得到训练。对于损失函数也采用类似的方法：m_plus = tf.con
浏览 6提问于2017-12-22得票数 1
当在Keras模型中定义自定义丢失时，在线源似乎表明损失应该返回一个值数组(批处理中的每个样本都会丢失一个值)。在另一种情况下，当我们希望使用自定义函数实现自定义培训循环时，根据Keras文档遵循的模板如下 for step, (x_batch_train因此，以上损失值应为每批单值。
浏览 6提问于2020-11-11得票数 2
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我一直在寻求学习TensorFlow，我注意到不同的函数用于相同的目标。
浏览 148提问于2021-02-13得票数 2
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此外，在所有编码完成后，就在解码开始之前，我正在使用rnn的隐藏状态(我称之为“编码结束时的隐藏状态”)。在编码结束时，我使用这种隐藏状态将其输入到另一个子图中，我称之为“价格”(见下文)。该如何进行重新定标。我没有找到描述这样一项任务的任何文件，但也许我正在用错误的关键字搜索。
浏览 4提问于2016-08-05得票数 1
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我正在使用一个高度倾斜的计数数据集，该数据集通常适合负二项式。我想在Keras或Tensorflow中使用负二项作为前馈神经网络的损失函数。据我所知，在查看了可用的损失函数后，keras或tensorflow不存在这样的函数(尽管我希望我错了，我只是错过了一些东西)。我环顾四周，看到一些帖子建议只交换损失以包含负二项式，但似乎在tensorflow中创建自定义损失不仅仅是用tf.contrib.distributions.Negati
浏览 7提问于2018-09-06得票数 5
opt.minimize(loss,vars=[...])不会返还任何损失。如何在“单个”步骤中进行最小化和损失计算，以便返回损失。在Tensorflow 1.x中，人们会这样做：sess.run([loss, train_op], feed_dict=feed)
我如何在Tensorflow 2中做
浏览 0提问于2021-09-05得票数 0
我正在训练自定义对象检测，使用Mask RCNN在TensorFlow对象检测中。因此，我将与边界框一起预测对象实例掩码。信息:tensorflow:全局步骤4181:损失= 0.0031 (3.290秒/步)信息:tensorflow:全局步骤4182:损失= 0.0030 (2.745秒/步)
信息:tensorflow
浏览 1提问于2019-01-24得票数 2
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我通过以下步骤用tensorflow构建了一个卷积神经网络：https://www.tensorflow.org/tutorials/estimators/cnn 我想用自己的损失函数计算损失，因此需要在每个训练步骤中获得每个类的预测概率从Tensorflow教程中，我知道我可以使用"tf.nn.softmax(logits)“获得这些概率，但是这会返回一个张量，而我不知道如何从这个张量中提取实际的概率。谁能告
浏览 20提问于2019-02-03得票数 0
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我在使用GPU和TPU的google colab训练中遇到了一个相当奇怪的问题，我使用了一个自定义损失，它可以在GPU上使用tfrecord数据集，但如果我切换到TPU，就会给出nan作为验证损失。
浏览 31提问于2020-09-27得票数 1
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所以我再试一次，
当在Tensorflow中拟合顺序模型时，如何将预先计算的值添加到损失函数中？使用的损失函数是BinaryCrossentropy，在本文引用的方程(4)中可以看到它。增加的价值在引文中显示出来，但对我认为的问题来说并不重要。我的模型看起来也不重要，我只是想在拟合我的
浏览 1提问于2020-05-12得票数 0
tensorflow如何单独优化批次的元素损失，而不是优化批次损失？ 在对每个批次的损失进行优化时，常用的方法是对所有批次的元素损失进行求和或取其平均值作为批次损失，然后对该批次损失进行优化。在我的例子中，我想单独优化每个元素的损失，而不是将它们一起减少为批量损失。 例如，在以下代码中。= tf.reduce_mean(losses)
optim = tf.nn.GradientDesentOptimizor(lea
浏览 17提问于2019-04-19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。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？我正在尝试学习一个图像嵌入训练成对的图像。我能够用tensorflow层成功地实现这一点，并成功地用tensorflow估计器训练它。我目前的实现是从tf
浏览 3提问于2020-02-04得票数 4
1回答
我现在可以用它作为损失，采样梯度，反馈它并更新我的网络的权重，这样下次它会做得更好。在自定义丢失函数中，我将忽略/不指定真正的标签，运行模拟器并返回它所造成的损失。
浏览 0提问于2016-08-11得票数 0
在培训期间，我定期使用tensorflow示例do_eval()函数的修改版本对tensorflow网络进行评估。我的评估损失是：这会产生一个单一的标量损失值。这个单标量是整个批次的损失值吗？
如果是这样，如何访问批处理中每个示例的丢失？我希望看到用于调试的各
浏览 1提问于2016-07-18得票数 5
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我正在与tensorflow合作，并使用Nueral来解决多标签分类问题。我使用Softmax交叉熵作为我的损失函数：cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(pred, y))
现在，我想我应该使用KL散度损失函数。但是，我没有在tensorflow中找到它，有没有人可以帮助我使用KL散度损失函数而不是Softmax<e
浏览 6提问于2016-04-12得票数 1
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我的损失并没有减少，我觉得这是因为损失的实现:它不使用Keras的后端，而是一些K函数、简单操作和numpy的组合。(1 - center_weight) * surr_part_normed
是否有必要使用Keras函数，如果是这样的话，我需要哪种类型的操作(我看到了一些代码，其中一些简单的操作，例如加法，不使用K)。另外，如果我必须使用Keras后端函数，我可以<
浏览 0提问于2019-07-20得票数 0
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