很多常见的损失函数（包括下列函数）都是凸函数： L2 损失函数 对数损失函数 L1 正则化 L2 正则化 梯度下降法的很多变体都一定能找到一个接近严格凸函数最小值的点。...在编写自定义 Estimator 时，您可以编写“层”对象来定义所有隐藏层的特征。 Layers API 遵循 Keras layers API 规范。...例如，tf.metrics.accuracy 用于确定模型的预测与标签匹配的频率。在编写自定义 Estimator 时，您可以调用 Metrics API 函数来指定应如何评估您的模型。...如果使用预创建的 Estimator，则有人已为您编写了模型函数。如果使用自定义 Estimator，则必须自行编写模型函数。 有关编写模型函数的详细信息，请参阅创建自定义 Estimator。...从下面简化的损失公式中可以看出正则化率的影响： 最小化损失方程正则化方程 提高正则化率可以减少过拟合，但可能会使模型的准确率降低。
很多常见的损失函数（包括下列函数）都是凸函数： L2 损失函数 对数损失函数 L1 正则化 L2 正则化 梯度下降法的很多变体都一定能找到一个接近严格凸函数最小值的点。...在编写自定义 Estimator 时，您可以编写“层”对象来定义所有隐藏层的特征。 Layers API 遵循 Keras layers API 规范。...例如，tf.metrics.accuracy 用于确定模型的预测与标签匹配的频率。在编写自定义 Estimator 时，您可以调用 Metrics API 函数来指定应如何评估您的模型。...如果使用预创建的 Estimator，则有人已为您编写了模型函数。如果使用自定义 Estimator，则必须自行编写模型函数。 有关编写模型函数的详细信息，请参阅创建自定义 Estimator。...从下面简化的损失公式中可以看出正则化率的影响： 最小化损失方程正则化方程最小化(损失方程 + λ(正则化方程)) 提高正则化率可以减少过拟合，但可能会使模型的准确率降低。
很多常见的损失函数（包括下列函数）都是凸函数： L2 损失函数 对数损失函数 L1 正则化 L2 正则化 梯度下降法的很多变体都一定能找到一个接近严格凸函数最小值的点。...自定义 Estimator (custom Estimator) 您按照这些说明（http://suo.im/31pWOK ）自行编写的 Estimator。...在编写自定义 Estimator 时，您可以编写 “层” 对象来定义所有隐藏层的特征。 Layers API 遵循 [Keras](#Keras) layers API 规范。...例如，tf.metrics.accuracy 用于确定模型的预测与标签匹配的频率。在编写自定义 Estimator 时，您可以调用 Metrics API 函数来指定应如何评估您的模型。...f 对 x 的偏导数仅关注 x 如何变化，而忽略公式中的所有其他变量。 分区策略 (partitioning strategy) 参数服务器中分割变量的算法。
很多常见的损失函数（包括下列函数）都是凸函数： L2 损失函数 对数损失函数 L1 正则化 L2 正则化 梯度下降法的很多变体都一定能找到一个接近严格凸函数最小值的点。...---- 自定义 Estimator (custom Estimator) 您按照这些说明自行编写的 Estimator。 与预创建的 Estimator 相对。...在编写自定义 Estimator 时，您可以编写“层”对象来定义所有隐藏层的特征。 Layers API 遵循 [Keras](#Keras) layers API 规范。...例如，tf.metrics.accuracy 用于确定模型的预测与标签匹配的频率。在编写自定义 Estimator 时，您可以调用 Metrics API 函数来指定应如何评估您的模型。...期望使模型尽可能简单（例如强大的正则化）。 例如，旨在将基于训练集的损失和正则化降至最低的模型函数就是一种结构风险最小化算法。
很多常见的损失函数（包括下列函数）都是凸函数： L2 损失函数 对数损失函数 L1 正则化 L2 正则化 梯度下降法的很多变体都一定能找到一个接近严格凸函数最小值的点。...交叉熵可以量化两种概率分布之间的差异。另请参阅困惑度。 自定义 Estimator (custom Estimator) 您按照这些说明自行编写的 Estimator。...在编写自定义 Estimator 时，您可以编写“层”对象来定义所有隐藏层的特征。 Layers API 遵循 Keras layers API 规范。...例如，tf.metrics.accuracy 用于确定模型的预测与标签匹配的频率。在编写自定义 Estimator 时，您可以调用 Metrics API 函数来指定应如何评估您的模型。...f 对 x 的偏导数仅关注 x 如何变化，而忽略公式中的所有其他变量。 分区策略 (partitioning strategy) 参数服务器中分割变量的算法。
很多常见的损失函数（包括下列函数）都是凸函数： L2 损失函数 对数损失函数 L1 正则化 L2 正则化 梯度下降法的很多变体都一定能找到一个接近严格凸函数最小值的点。...自定义 Estimator (custom Estimator) 您按照这些说明自行编写的 Estimator。 与预创建的 Estimator 相对。...在编写自定义 Estimator 时，您可以编写“层”对象来定义所有隐藏层的特征。 Layers API 遵循 [Keras](#Keras) layers API 规范。...例如，tf.metrics.accuracy 用于确定模型的预测与标签匹配的频率。在编写自定义 Estimator 时，您可以调用 Metrics API 函数来指定应如何评估您的模型。...期望使模型尽可能简单（例如强大的正则化）。 例如，旨在将基于训练集的损失和正则化降至最低的模型函数就是一种结构风险最小化算法。
很多常见的损失函数（包括下列函数）都是凸函数： L2 损失函数 对数损失函数 L1 正则化 L2 正则化 梯度下降法的很多变体都一定能找到一个接近严格凸函数最小值的点。...自定义 Estimator (custom Estimator) 您按照这些说明自行编写的 Estimator。 与预创建的 Estimator 相对。...在编写自定义 Estimator 时，您可以编写 “层” 对象来定义所有隐藏层的特征。 Layers API 遵循 [Keras](#Keras) layers API 规范。...例如，tf.metrics.accuracy 用于确定模型的预测与标签匹配的频率。在编写自定义 Estimator 时，您可以调用 Metrics API 函数来指定应如何评估您的模型。...期望使模型尽可能简单（例如强大的正则化）。 例如，旨在将基于训练集的损失和正则化降至最低的模型函数就是一种结构风险最小化算法。
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很多常见的损失函数（包括下列函数）都是凸函数： L2 损失函数 对数损失函数 L1 正则化 L2 正则化 梯度下降法的很多变体都一定能找到一个接近严格凸函数最小值的点。...在编写自定义 Estimator 时，您可以编写「层」对象来定义所有隐藏层的特征。 Layers API 遵循 [Keras](#Keras) layers API 规范。...例如，tf.metrics.accuracy 用于确定模型的预测与标签匹配的频率。在编写自定义 Estimator 时，您可以调用 Metrics API 函数来指定应如何评估您的模型。...f 对 x 的偏导数仅关注 x 如何变化，而忽略公式中的所有其他变量。 分区策略 (partitioning strategy) 参数服务器中分割变量的算法。...期望使模型尽可能简单（例如强大的正则化）。 例如，旨在将基于训练集的损失和正则化降至最低的模型函数就是一种结构风险最小化算法。
本篇我们介绍损失函数。 一，损失函数概述 一般来说，监督学习的目标函数由损失函数和正则化项组成。...（Objective = Loss + Regularization） 对于keras模型，目标函数中的正则化项一般在各层中指定，例如使用Dense的 kernel_regularizer 和 bias_regularizer...等参数指定权重使用l1或者l2正则化项，此外还可以用kernel_constraint 和 bias_constraint等参数约束权重的取值范围，这也是一种正则化手段。...二，损失函数和正则化项 对于keras模型，目标函数中的正则化项一般在各层中指定，损失函数在模型编译时候指定。 ? ? 三，内置损失函数 内置的损失函数一般有类的实现和函数的实现两种形式。...类实现形式为 KLDivergence 或 KLD) cosine_similarity(余弦相似度，可用于多分类，类实现形式为 CosineSimilarity) 三，自定义损失函数 自定义损失函数接收两个张量
通过使用深度学习实现分类问题的动手演练，如何绘制问题以及如何改善其结果，来了解TensorFlow的最新版本。 但是等等...什么是Tensorflow？...我们可以传入我们想要的任何激活函数，例如 S型 ， 线性 或 tanh，但是通过实验证明 relu 在这类模型中表现最佳。 现在，当我们定义了模型的形状时，下一步就是指定它的 损失， 优化器和 指标。...指标对于评估一个人的模型很重要。我们可以基于不同的指标来评估模型。对于分类问题，最重要的指标是准确性，它表明我们的预测有多准确。 我们模型的最后一步是将其拟合训练数据和训练标签。让我们编写代码。 ?...在这里，我们可以看到我们的模型给出了88％的准确度，这对于过度拟合的模型来说相当不错。 正则化 让我们通过在模型中添加正则化使其更好。正则化将减少我们模型的过度拟合并改善我们的模型。...我们将在模型中添加L2正则化。在此处了解有关L2正则化的更多信息 。
在之前的 5 篇教程中，我们讨论了用于金融预测的人工神经网络，比较金融时序预测的不同架构，意识到如何通过正确的数据处理和正则化实现充分的预测，执行基于多变量时序的预测，并取得了非常好的波动率（volatility...）预测结果，以及自定义损失函数的实现。...两条移动平均线交叉的示例 但是这一交易策略有个主要的缺点：在平滑区域，我们依然在那些无实际变化的点上做交易，从而遭受金钱损失。 ? 平滑区域中移动平均线交叉的示例 我们如何通过机器学习解决这一问题？...网络架构 这里，我想展示如何训练正则化 MLP 用于时序预测： main_input = Input(shape=(len(X[0]), ), name='main_input') x = GaussianNoise...这样神经网络的运行和 L2 正则化类似，其数学解释请参见 https://www.deeplearningbook.org。 ?
这种迁移学习在各个学科都很有效，例如用预先训练好的英语模型训练汉语模型。 然而，这种迁移学习仅适用于需要复杂模型来提取特征的问题。...一个含有 100 个元素的层仅使用来自当前输入的一个平均值方差来重新归一化该层。 Dropout 可以将 Dropout 应用于层以归一化模型。...在了解如何排除故障前，我们要先考虑要寻找什么，再花费数小时时间追踪故障。这部分我们将讨论如何可视化深度学习模型和性能指标。 TensorBoard 在每一步追踪每个动作、检查结果非常重要。...定期保存对应模型的输出，用于验证和误差分析。例如，验证输出中的颜色稍浅。 ? 指标（损失 & 准确率） 除了定期记录损失和准确率之外，我们还可以记录和绘制它们，以分析其长期趋势。...我们需要增加训练数据的体量，然后增加正则化来缩小训练和验证准确率之间的差别。不要做的太过分，因为我们想要稍微让模型过拟合。密切监测数据和正则化成本。长时间尺度下，正则化损失不应该控制数据损失。
当你需要实现自定义损失函数、自定义标准、层、模型、初始化器、正则器、权重约束时，就需要低级API了。甚至有时需要全面控制训练过程，例如使用特殊变换或对约束梯度时。...自定义激活函数、初始化器、正则器和约束 Keras的大多数功能，比如损失、正则器、约束、初始化器、指标、激活函数、层，甚至是完整的模型，都可以用相似的方法做自定义。...层的权重会使用初始化器的返回值。在每个训练步骤，权重会传递给正则化函数以计算正则损失，这个损失会与主损失相加，得到训练的最终损失。...因为还有些内容需要掌握：首先，如何基于模型内部定义损失或指标，第二，如何搭建自定义训练循环。 基于模型内部的损失和指标 前面的自定义损失和指标都是基于标签和预测（或者还有样本权重）。...通过将重建误差添加到主损失上，可以鼓励模型通过隐藏层保留尽量多的信息，即便是那些对回归任务没有直接帮助的信息。在实际中，重建损失有助于提高泛化能力（它是一个正则损失）。
这种迁移学习在各个学科都很有效，例如用预先训练好的英语模型训练汉语模型。 然而，这种迁移学习仅适用于需要复杂模型来提取特征的问题。...在了解如何排除故障前，我们要先考虑要寻找什么，再花费数小时时间追踪故障。这部分我们将讨论如何可视化深度学习模型和性能指标。 1....定期保存对应模型的输出，用于验证和误差分析。例如，验证输出中的颜色稍浅。 3. 指标（损失 & 准确率） 除了定期记录损失和准确率之外，我们还可以记录和绘制它们，以分析其长期趋势。...我们需要增加训练数据的体量，然后增加正则化来缩小训练和验证准确率之间的差别。不要做的太过分，因为我们想要稍微让模型过拟合。密切监测数据和正则化成本。长时间尺度下，正则化损失不应该控制数据损失。...学习率 & 正则化因子 我们可以使用上述方法进一步调整学习率和正则化因子。我们监控损失，来控制学习率和验证与训练准确率之间的差距，从而调整正则化因子。
这种迁移学习在各个学科都很有效，例如用预先训练好的英语模型训练汉语模型。 然而，这种迁移学习仅适用于需要复杂模型来提取特征的问题。...一个含有 100 个元素的层仅使用来自当前输入的一个平均值方差来重新归一化该层。 Dropout 可以将 Dropout 应用于层以归一化模型。...在了解如何排除故障前，我们要先考虑要寻找什么，再花费数小时时间追踪故障。这部分我们将讨论如何可视化深度学习模型和性能指标。 TensorBoard 在每一步追踪每个动作、检查结果非常重要。...定期保存对应模型的输出，用于验证和误差分析。例如，验证输出中的颜色稍浅。 指标（损失 & 准确率） 除了定期记录损失和准确率之外，我们还可以记录和绘制它们，以分析其长期趋势。...我们需要增加训练数据的体量，然后增加正则化来缩小训练和验证准确率之间的差别。不要做的太过分，因为我们想要稍微让模型过拟合。密切监测数据和正则化成本。长时间尺度下，正则化损失不应该控制数据损失。
选择衡量问题成功的指标。你要在验证数据上监控哪些指标？确定评估方法：留出验证？ K 折验证？你应该将哪一部分数据用于验证？开发第一个比基准更好的模型，即一个具有统计功效的模型。开发过拟合的模型。...对于类别不平衡的问题，你可以使用准确率和召回率（全局）。对于排序问题或多标签分类，你可以使用平均准确率均值（mean average precision）。自定义衡量成功的指标也很常见。...要想了解当前问题的成功衡量指标以及这些指标与问题的关系，可以浏览 Kaggle 网站上的数据科学竞赛，上面展示了各种各样的问题和评估指标。确定衡量方法一旦明确了目标，你必须确定如何衡量当前的进展。...将数据格式化为张量（统一数据格式，用于模型的输入）数据归一化 & 数据标准化：这些张量的取值通常应该缩放为较小的值，比如在 -1, 1 区间或 0, 1 区间。...尝试不同的架构：增加或减少层数。添加 L1 和 / 或 L2 正则化。尝试不同的超参数（比如每层的单元个数或优化器的学习率），以找到最佳配置。
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