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如何在Keras中创建自定义损失函数？

损失计算是基于预测值和实际值之间的差异来做的。如果预测值与实际值相差甚远，损失函数将得到一个非常大的数值。 Keras 是一个创建神经网络的库，它是开源的，用 Python 语言编写。...Karim MANJRA 发布在 Unsplash 上的照片 keras 中常用的损失函数 ---- 如上所述，我们可以创建一个我们自己的自定义损失函数；但是在这之前，讨论现有的 Keras 损失函数是很好的...在这种情况下，我们可以考虑定义和使用我们自己的损失函数。这种用户定义的损失函数称为自定义损失函数。...在这种情况下，设计一个定制损失函数将有助于实现对在错误方向上预测价格变动的巨大惩罚。 我们可以通过编写一个返回标量并接受两个参数（即真值和预测值）的函数，在 Keras 中创建一个自定义损失函数。...你可以查看下图中的模型训练的结果： epoch=100 的 Keras 模型训练 结语 ---- 在本文中，我们了解了什么是自定义损失函数，以及如何在 Keras 模型中定义一个损失函数。

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如何在keras中添加自己的优化器(如adam等)

\Anaconda3\envs\tensorflow-gpu\Lib\site-packages\tensorflow\python\keras 3、找到keras目录下的optimizers.py文件并添加自己的优化器...找到optimizers.py中的adam等优化器类并在后面添加自己的优化器类 以本文来说，我在第718行添加如下代码 @tf_export('keras.optimizers.adamsss') class...super(Adamsss, self).get_config() return dict(list(base_config.items()) + list(config.items())) 然后修改之后的优化器调用类添加我自己的优化器...# 传入优化器名称: 默认参数将被采用 model.compile(loss=’mean_squared_error’, optimizer=’sgd’) 以上这篇如何在keras中添加自己的优化器...(如adam等)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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Pylon框架：在PyTorch中实现带约束的损失函数

用户可以通过编写PyTorch函数来指定约束，Pylon将这些函数编译成可微分的损失函数，使得模型在训练过程中不仅拟合数据，还能满足特定的约束条件。...在Pylon框架中，程序性约束通过PyTorch函数的形式被定义和整合到模型训练中，允许开发者将领域知识直接编码到学习过程中，从而指导和优化模型的学习行为。...4、可微分：在Pylon框架中，约束函数被编译成可微分的损失函数，这样可以通过标准的梯度下降算法来优化模型参数，以最大化满足约束的概率。...5、结构利用：Pylon框架会分析约束函数的结构，寻找是否有已知的结构模式，如逻辑运算，以便更高效地计算损失，或者使用近似方法来处理复杂的约束。...6、灵活性：用户可以利用PyTorch和Python的全部语法灵活性来定义约束，使得表达各种复杂的领域知识成为可能。 Pylon会将其整合到模型的损失函数中，从而在训练过程中强制执行这一规则。

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Pytorch创建自己的数据集

1.用于分类的数据集 以mnist数据集为例 这里的mnist数据集并不是torchvision里面的，而是我自己的以图片格式保存的数据集，因为我在测试STN时，希望自己再把这些手写体做一些形变， 所以就先把...如图所示，我的mnist.txt文本每一行分为两部分，第一部分是具体路径+图片名.jpg 第二部分就是label信息，因为前面这部分图片都是0 ，所以他们的分类的label信息就是0 要创建你自己的 用于分类的...torch class MyDataset(torch.utils.data.Dataset): #创建自己的类：MyDataset,这个类是继承的torch.utils.data.Dataset...#创建一个名为img的空列表，一会儿用来装东西 for line in fh: #按行循环txt文本中的内容 line = line.rstrip...，它返回的是数据集的长度，也就是多少张图片，要和loader的长度作区分 return len(self.imgs) #根据自己定义的那个勒MyDataset来创建数据集！

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Pytorch 的损失函数Loss function使用详解

1、损失函数损失函数，又叫目标函数，是编译一个神经网络模型必须的两个要素之一。另一个必不可少的要素是优化器。...损失函数是指用于计算标签值和预测值之间差异的函数，在机器学习过程中，有多种损失函数可供选择，典型的有距离向量，绝对值向量等。...我们先定义两个二维数组，然后用不同的损失函数计算其损失值。...注意这里的 xlabel 和上个交叉熵损失里的不一样，这里是经过 log 运算后的数值。这个损失函数一般也是用在图像识别模型上。...2、其他不常用loss函数作用AdaptiveLogSoftmaxWithLoss用于不平衡类以上这篇Pytorch 的损失函数Loss function使用详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考

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人脸识别损失函数的汇总 | Pytorch版本实现

写在前面 这篇文章的重点不在于讲解FR的各种Loss，因为知乎上已经有很多，搜一下就好，本文主要提供了各种Loss的Pytorch实现以及Mnist的可视化实验，一方面让大家借助代码更深刻地理解Loss...= x.mm(self.weight) loss = F.cross_entropy(out, label) return out, loss emmm...现实生活中根本没人会这么写好吧...去除了权重的模长和偏置对loss的影响，将特征映射到了超球面，同时避免了样本量差异带来的预测倾向性（样本量大可能导致权重模长偏大） Pytorch代码实现 class Modified(nn.Module...中是不对x进行标准化的, # 标准化可以提升性能，也会增加收敛难度，A-softmax本来就很难收敛 cos_theta = F.normalize(input).mm...是每个类别对应的一个中心，在这里就是一个二维坐标啦 Pytorch代码实现 class centerloss(nn.Module): def __init__(self): super

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深度学习中的损失函数

上一篇介绍了回归任务的常用损失函数，这一次介绍分类任务的常用损失函数 深度学习中的损失函数 一.分类任务 与回归任务不同，分类任务是指标签信息是一个离散值，其表示的是样本对应的类别，一般使用...one-hot的中文释义为独热，热 的位置对应于向量中的1，所以容易理解独热的意思是指向量中只有一个位置为1，而其他位置都为0。...1.交叉熵损失 作为信息论基本概念之一，熵被用来衡量一个系统内信息的复杂度。...上熵的均值 output = tf.reduce_mean(output) 2.铰链损失 Hinge loss最初在SVM中提出，通常用于最大化分类间隔，铰链损失专用于二分类问题，核心思想是着重关注尚未分类的样本...，对于已经能正确分类的样本即预测标签已经是正负1的样本不做惩罚，其loss为0，对于介于-1~1的预测标签才计算损失。

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Pytorch打怪路（三）Pytorch创建自己的数据集2

前面一篇写创建数据集的博文--- Pytorch创建自己的数据集1 是介绍的应用于图像分类任务的数据集，即输入为一个图像和它的类别数字标签，本篇介绍输入的标签label亦为图像的数据集，并包含一些常用的处理手段...但是这些边界在计算损失值的时候是不作为有效值的，也就是对于灰度值=255的点是忽略的。 如果想看的话,可以用一些色彩变换,对0--20这每一个数字对应一个色彩,就能看出来了,示例如下 ?...这其实就是一个记载了图像ID的文本文档,连后缀都没有,但我们依然可以根据这个去数据集中读取相应的image和label 3、代码示例 这个代码是我自己在利用deeplabV2 跑semantic segmentation...#print(I.shape,L.shape) return I.copy(), L.copy(), np.array(size_origin), name #这是一个测试函数...,虽然有点长, 因为实现了crop和翻转以及scale等功能,但是大家可以下去慢慢揣摩,理解其中的主要思路,与我前一篇的博文Pytorch创建自己的数据集1做对比,那篇博文相当于是提供了最基本的骨架,而这篇就在骨架上长肉生发而已

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tensorflow中损失函数的用法

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。...交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离，它是分类问题中试用版比较广的一种损失函数。交叉熵是一个信息论中的概念，它原本是用来估计平均编码长度的。...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。...为了最大化预期利润，需要将损失函数和利润直接联系起来。注意损失函数定义的是损失，所以要将利润最大化，定义的损失函数应该和客户啊成本或者代价。...tf.greater的输入时两个张量，此函数会比较这两个输入张量中每一个元素的大小，并返回比较结果。

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机器学习中的损失函数

总第121篇 前言 在机器学习中，同一个数据集可能训练出多个模型即多个函数（如下图所示，同样的数据集训练出三种不同的函数）,那么我们在众多函数中该选择哪个函数呢？...2.平方损失函数 平方损失就是线性回归中的残差平方和，常用在回归模型中，表示预测值（回归值）与实际值之间的距离的平方和。...3.绝对损失函数 绝对损失与平方损失类似，也主要用在回归模型中，表示预测值与实际值之间的距离。...5.对数损失函数 对数损失函数主要用在逻辑回归中，在逻辑回归模型中其实就是预测某个值分别属于正负样本的概率，而且我们希望预测为正样本的概率越高越好。...6.Hinge损失函数 Hinge损失主要用在SVM算法中，具体公式如下： 形状比较像合页，又称合页损失函数 Yi表示样本真实分类，Yi=-1表示负样本，Yi=1表示正样本，Yi~表示预测的点到分离超平面的距离

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工业应用中如何选取合适的损失函数（MAE、MSE、Huber）-Pytorch版

对比不同损失函数的优缺点及相关pytorch代码。...最近在学习pytorch的时候，参考了很多说明文档和优秀贴文，总结了如何针对应用场景选择合适损失函数、对比不同损失函数的优缺点及相关pytorch代码，用作学习记录，方便自己回顾。...内容包括： 基础知识（损失函数、训练目标、训练方法、pytorch） 回归模型损失函数 (MSE、MAE、Huber损失函数的优缺点，总结应用情形） 分类模型损失函数 (熵、最大似然) 一、基础知识...一文看懂各种神经网络优化算法 一般的损失函数的都是直接计算 batch 的数据，因此返回的 loss 结果都是维度为 batch_size的向量, 值得注意的是, pytorch中很多的损失函数都有...缺点：MAE训练中梯度始终很大，且在0点连续但不可导，这意味着即使对于小的损失值，其梯度也是大的。

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神经网络中的损失函数

在《神经网络中常见的激活函数》一文中对激活函数进行了回顾，下图是激活函数的一个子集—— 而在神经网络领域中的另一类重要的函数就是损失函数，那么，什么是损失函数呢？...在机器学习中，损失函数是代价函数的一部分，而代价函数是目标函数的一种类型。在应用中，损失函数通常作为学习准则与优化问题相联系，即通过最小化损失函数求解和评估模型。...Hinge Loss 损失函数 Hinge loss损失函数通常适用于二分类的场景中，可以用来解决间隔最大化的问题，常应用于著名的SVM算法中。...在孪生神经网络（siamese network）中，其采用的损失函数是contrastive loss，这种损失函数可以有效的处理孪生神经网络中的paired data的关系，形式上并不一定是两个Net...在损失函数中引入 δ 项，使 MSE 向 MAE 的转变趋于平滑。

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深度学习中损失函数和激活函数的选择

前言 本篇博客的目的是根据业务目标，为大家提供关于在构建神经网络时，如何根据需求选择合适的最终层激活函数和损失函数的指导和建议。...最终激活函数 Sigmoid——这将产生一个介于0和1之间的值，我们可以推断出模型对示例属于该类别的信心程度。 损失函数 二元交叉熵——交叉熵量化了两个概率分布之间的差异。...最终激活函数 Softmax——这将为每个输出产生介于0和1之间的值，这些值的总和为1。 所以这可以被推断为概率分布。 损失函数 交叉熵——交叉熵量化了两个概率分布之间的差异。...最终激活函数 Sigmoid——这将产生一个介于0和1之间的值，我们可以推断出模型对于某个实例属于该类别的信心程度。 损失函数 二元交叉熵——交叉熵量化了两个概率分布之间的差异。...总结 以下表格总结了上述信息，以便您能够快速找到适用于您用例的最终层激活函数和损失函数。 参考： 人工智能学习指南

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Linux中创建自己的MOTD

其实目的很简单，是提示进入系统的用户注意事项，或提示系统运行的概要信息让用户更好的了解系统。在Linux系统要实现自己的MOTD，首先需要认识/etc/motd文件。 　...在RHEL/CentOS中不可能实现像在Debian/Ubuntu中这样的功能，因为RHEL/CentOS并没有提供与之相关的任何脚本。...除此之外，也可以结合使用crontab计划任务，将预先准备好的脚本，如系统监控，异常信息收集通过crontab在后台定期执行，并把收集到的信息重定向写到/etc/motd文件中。...在Ubuntu中，提供了一组脚本在目录/etc/update-motd.d/中，在用户登录时，按照脚本名字前缀的数字(00-99)顺序执行，并将这些脚本的输出保存到文件/run/motd.dynamic...中，最终用户成功登录后，在登录的屏幕界面中打印出来。

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独家 | 机器学习中的损失函数解释

损失函数的类型 机器学习中的损失函数可以根据其适用的机器学习任务进行分类。...因此，对误差进行平方（如MSE中所做的那样）有助于为较大的误差赋予更高的权重，从而使模型更加精确，具有更高价值的属性。...同样，如果这不是机器学习模型的预期行为，那么训练后创建的最终模型对于未见过的数据的泛化能力会很差。对于需要减轻异常值影响的场景，MAE、Huber Loss等函数更适用。...虽然损失函数的自定义实现是可行的，并且TensorFlow和PyTorch等深度学习库支持在神经网络实现中使用定制损失函数，但Scikit-learn、TensorFlow和PyTorch等库提供了常用损失函数的内置实现...决定使用Scikit-learn、TensorFlow和PyTorch等库中的自定义或预构建损失函数取决于特定的项目需求、计算效率和用户专业知识。

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梳理 | Pytorch中的激活函数

在了解激活函数的类型之前，让我们先了解一下人工神经元的工作原理。 在人工神经网络中，我们有一个输入层，用户以某种格式输入数据，隐藏层执行隐藏计算并识别特征，输出是结果。...因此，整个结构就像一个互相连接的神经元网络。 我们有人工神经元，这些神经元通过这些激活函数被激活。激活函数是一个执行计算的函数，提供一个可能作为下一个神经元输入的输出。...理想的激活函数应该通过使用线性概念处理非线性关系，并且应该可微分，以减少错误并相应地调整权重。所有的激活函数都存在于torch.nn库中。...02 Pytorch激活函数的类型 让我们来看一下不同的Pytorch激活函数： · ReLU激活函数 · Leaky ReLU激活函数 · Sigmoid激活函数 · Tanh激活函数 · Softmax...Tanh函数是一种非线性且可微的函数，类似于Sigmoid函数，但输出值的范围是从-1到+1。

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PyTorch中张量的创建方法的选择 | Pytorch系列（五）

文 |AI_study 欢迎回到PyTorch神经网络编程系列。在这篇文章中，我们将仔细研究将数据转换成PyTorch张量的主要方法之间的区别。 ?...在上一篇文章中《Pytorch中张量讲解 | Pytorch系列（四）》，我们了解了如何使用Python列表、序列和NumPy ndarrays等数据在PyTorch中创建张量。...这是torch.Tensor() 构造函数缺少配置选项的示例。这也是使用 torch.tensor() 工厂函数创建张量的原因之一。 让我们看一下这些替代创建方法之间的最后隐藏的区别。...在PyTorch中创建张量的最佳选择 考虑到所有这些细节，这两个是最佳选择： torch.tensor() torch.as_tensor() torch.tensor() 调用是一种 go-to 调用...总结： 至此，我们现在应该对PyTorch张量创建选项有了更好的了解。我们已经了解了工厂函数，并且了解了内存共享与复制如何影响性能和程序行为。

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理解 PyTorch 中的 gather 函数

好久没更新博客了，最近一直在忙，既有生活上的也有工作上的。道阻且长啊。 今天来水一文，说一说最近工作上遇到的一个函数：torch.gather() 。...Pytorch 的官方文档的写法其实也是这个意思，但是看这么多个方括号可能会有点懵： out[i][j][k] = input[index[i][j][k]][j][k] # if dim == 0...由于我们是按照 index 来取值的，所以最终得到的 tensor 的 shape 也是和 index 一样的，就像我们在列表上按索引取值，得到的输出列表长度和索引相等一样。...这应该也是我们平常自己写代码的时候遇到比较多的情况。...Reference torch.gather — PyTorch 1.9.0 documentation numpy.take — NumPy v1.21 Manual tf.gather | TensorFlow

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