如何在Keras中使用多个变量作为单输出模型的损失？
在Keras中，可以使用多个变量作为单输出模型的损失函数。这种情况通常出现在多任务学习或者需要同时优化多个目标的情况下。下面是一种实现方法：
- 首先，定义一个自定义的损失函数，该函数接受多个输入参数，即多个变量。可以使用Keras的backend函数来定义这个损失函数。例如，可以使用平均绝对误差（MAE）作为损失函数：
from keras import backend as K
def custom_loss(y_true, y_pred):
loss = K.mean(K.abs(y_true - y_pred))
return loss- 接下来，创建模型并编译模型时，将自定义的损失函数作为参数传递给
compile函数：
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense
# 假设有两个输入变量
input1 = Input(shape=(10,))
input2 = Input(shape=(20,))
# 假设有一个输出变量
output = Dense(1)(input1)
# 创建模型
model = Model(inputs=[input1, input2], outputs=output)
# 编译模型并指定自定义损失函数
model.compile(optimizer='adam', loss=custom_loss)在上述代码中，模型有两个输入变量input1和input2，一个输出变量output。模型的损失函数被设置为自定义的损失函数custom_loss。
- 训练模型时，将输入数据以列表的形式传递给
fit函数：
# 假设有100个样本
x1_train = ...
x2_train = ...
y_train = ...
# 训练模型
model.fit([x1_train, x2_train], y_train, epochs=10, batch_size=32)在训练过程中，将输入数据以列表的形式传递给fit函数，其中列表的顺序应与模型定义时的输入顺序一致。
这样，就可以在Keras中使用多个变量作为单输出模型的损失函数。请注意，上述代码仅为示例，实际应用中需要根据具体情况进行调整。
关于Keras的更多信息和使用方法，您可以参考腾讯云的Keras产品介绍页面：Keras产品介绍
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model = Sequential()
model.add(Dense(1000, input_shape=(4,), activation='relu'))
model.add(Dense(1000, activation='relu'))
model.add(Dense(
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model1 = Model(input=x, output=[y2, y3])
model1.compile((optimizer='sgd', loss=cutom_loss_function)
我的custom_loss函数是
def custom_loss(y_true, y_pred):
y2_pred = y_pred[0]
y2_true = y_true[0]
loss = K.mean(K.square(y2_true - y2_pred), axis=-1)
return loss
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from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras import backend
###############
##custom function to
浏览 0提问于2019-05-23得票数 0
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Keras自定义损失(chi2)线性回归
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我试图使用自定义损失函数在Keras中实现一个简单的线性回归。假设错误为函数值的1%，我正在计算chi2。我将1%高斯噪声加到线性模型中。当我使用均方误差损失函数('mse')时，我可以添加custom_loss()函数作为度量，并且我看到它收敛到非常接近1 (chi2/ndf)。如果我直接使用custom_loss()作为损失函数，如下面的片段所示，神经元的重量根本不会移动。
我做错了什么？
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
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浏览 1提问于2017-05-15得票数 1
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自定义Keras损失函数得到不同形状的张量。
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我创建了一个基本的自定义丢失函数(返回MSE或MAE of y_true和y_pred)。但是，我得到了以下错误：
InvalidArgumentError: reshape的输入是一个包含32个值的张量，但是请求的形状有1[[节点自定义丢失/重塑“)
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model = tf.keras.models.Sequential()
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具有自定义损失函数的Tensorflow模型不进行训练
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import tensorflow.keras.backend as K
def custom_loss(y_true, y_pred):
y_true = K.cast(y_true, tf.float32)
y_pred = K.cast(y_pred, tf.float32)
mask = K.sign(y_true) * K.sign(y_pred)
mask = ((mask * -1) + 1) / 2
losses = K.abs(y_true * mask)
return K.sum(l
浏览 3提问于2020-08-05得票数 1
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[imag
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import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow import keras
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浏览 32提问于2021-02-04得票数 0
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InvalidArgumentError:不兼容的形状：[32]与[8] - Keras迁移学习
python、keras、deep-learning、transfer-learning
我正在尝试使用Mobilenet执行迁移学习，以下是我的代码
from keras.applications.mobilenet import preprocess_input
from keras.applications.mobilenet import MobileNet
import keras.backend as K
x_train_final=preprocess_input(x_train)
x_test_final=preprocess_input(x_test)
pretrained_weights='imagenet'
#2
mobile=Mobile
浏览 1提问于2020-07-03得票数 1
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为什么添加随机数不会破坏这个自定义丢失函数？
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有人能解释为什么在损失中添加随机数不会影响这个Keras模型的预测吗？每次我运行它，我得到一个非常相似的AUC两种模式，但我希望AUC从第二个模式将接近0.5。我用科拉布。
有什么建议吗?为什么会这样？
import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
import keras as keras
from keras import layers
import random
from keras import backend as K
from sklearn import metrics
from sklearn.me
浏览 9提问于2022-01-24得票数 2
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使用引用NN的某些输入的自定义丢失函数
python、tensorflow、machine-learning、keras、deep-learning
我在用TensorFlow构建的神经网络中实现自定义损失函数时遇到了困难。我希望使用我的一个特性作为损失函数的一部分，所以我尝试使用model.add_loss，而不是在model.compile函数中给损失一个值。
我的数据如下：
import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.keras import layers
feature_df = np.array([600,9])
training, test, = feature_df[:350,:], feature_df[350:,:]
x_train = tr
浏览 5提问于2022-08-04得票数 1
1回答
Convnet序回归损失函数
python-3.x、tensorflow、keras、conv-neural-network、transfer-learning
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))
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x = GlobalAver
浏览 1提问于2020-02-09得票数 3
2回答
如何在Keras中实现这个自定义丢失函数？
python、tensorflow、keras
我正试图在我的神经网络上实现一个自定义的丢失函数，如果张量是numpy数组，它看起来会是这样的：
def custom_loss(y_true, y_pred):
activated = y_pred[y_true > 1]
return np.abs(activated.mean() - activated.std()) / activated.std()
Y有一个(batch_size, 1)的形状；也就是说，它是每个输入行的标量输出。
布斯:这篇文章()给了我一个前进的初步方向。
编辑：
这是一个可复制的设置，我正在尝试应用自定义丢失函数：
import numpy
浏览 2提问于2021-02-20得票数 1
回答已采纳
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Keras: class_weight实际上试图平衡什么？
python、tensorflow、neural-network、keras、loss-function
我的数据有极端的阶级不平衡。大约99.99%的样本是阴性的；阳性(大致)在其他三个类中均分。我认为我训练的模型基本上一直在预测大多数班级。出于这个原因，我试着给这些课程增重。
模型
model = Sequential()
#Layer 1
model.add(Conv1D( {{choice([32, 64, 90, 128])}}, {{choice([3, 4, 5, 6, 8])}}, activation='relu', kernel_initializer=kernel_initializer, input_shape=X_train.shape[1:]))
mo
浏览 0提问于2018-07-19得票数 9
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给出错误答案的Keras模型的自定义损失函数
python、tensorflow、keras
我正在尝试为keras NN模型编写一个自定义损失函数，但损失函数似乎输出了错误的值。我的损失函数是 def tangle_loss3(input_tensor):
def custom_loss(y_true, y_pred):
true_diff = y_true - input_tensor
pred_diff = y_pred - input_tensor
normalized_diff = K.abs(tf.math.divide(pred_diff, true_diff))
normaliz
浏览 11提问于2020-11-06得票数 1
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如何使用Keras的函数式api优化模型
python、tensorflow、keras、jupyter-lab
我正在尝试使用Keras的函数式api构建一个模型。这是我制作的整个模型。我不知道它是否正确，如果有人能看一下，我会很高兴的。
我首先将数据拆分成训练和测试数据集。
from sklearn.model_selection import train_test_split
X1_train, X1_test, X2_train, X2_test, y_train, y_test = train_test_split(X1_scaled, X2_scaled, end_y, test_size=0.2)
[i.shape for i in (X1_train, X1_test, X2_trai
浏览 0提问于2020-12-31得票数 0
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使用的一个特性和一个条件的Keras自定义丢失
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我试图为Keras中的越轨行为定制一个函数。偏差计算为:2* (log(yTrue) - log(yPred))
这里的问题是，我的yTrue值是罕见的事件计数，因此通常等于0，从而导致-inf错误。
对我的具体情况(泊松非标度偏差)的偏差的推导给出了一个解决办法：
如果yTrue = 0，则偏差是:2*D* yPred，其中D是数据的一个特征。
如果yTrue !=0，则偏差为:2*D* (yTrue * ln( yTrue ) - yTrue * ln( yPred ) -yTrue+yPred)
我在这里遇到两个问题：
我需要根据yPred的值来选择函数
我还需要
浏览 0提问于2019-04-19得票数 0
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如何在Keras模型中使用TensorFlow的采样softmax损失函数？
tensorflow、deep-learning、keras、loss-function
我正在Keras中训练一个语言模型，并希望使用采样的softmax作为我的网络中的最终激活函数来加快训练速度。从TF文档中，看起来我需要为weights和biases提供参数，但是我不确定这些参数的输入是什么。看起来我可以用Keras编写一个自定义函数，如下所示：
import keras.backend as K
def sampled_softmax(weights, biases, y_true, y_pred, num_sampled, num_classes):
return K.sampled_softmax(weights, biases, y_true, y_pred
浏览 10提问于2017-12-20得票数 9
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