这一行代码包含了4个不同的tensorflow运算。通过tf.clip_by_value函数可以将一个张量中的是数值限制在一个范围之内，这样就可以避免一些运算错误(比如log0是无效的)。...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。...，下面通过一个简单的神经网络程序来讲解损失函数对模型训练结果的影响。...通过这个样例可以感受到，对于相同的神经网络，不同的损失函数会对训练得到的模型产生重要影响。
None): #logits:[batch_size, num_classes],targets:[batch_size, size].logits作为用最后一层的输入就好，不需要进行sigmoid运算，函数内部进行了...nce_loss(nce_weights, nce_biases, embed, train_labels, num_sampled, vocabulary_size): #word2vec中用到了这个函数
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。...如果有需要，也可以自定义损失函数，自定义损失函数需要接收两个张量y_true,y_pred作为输入参数，并输出一个标量作为损失函数值。...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...也可以对tf.keras.losses.Loss进行子类化，重写call方法实现损失的计算逻辑，从而得到损失函数的类的实现。 下面是一个Focal Loss的自定义实现示范。...详见《如何评价Kaiming的Focal Loss for Dense Object Detection？》
Keras 不支持低级计算，但它运行在诸如 Theano 和 TensorFlow 之类的库上。 在本教程中，我们将使用 TensorFlow 作为 Keras backend。...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。...实现自定义损失函数 ---- 现在让我们为我们的 Keras 模型实现一个自定义的损失函数。首先，我们需要定义我们的 Keras 模型。...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。
互联网上有很多关于梯度提升的很好的解释(我们在参考资料中分享了一些选择的链接)，但是我们注意到很少有人提起自定义损失函数的信息：为什么要自定义损失函数，何时需要自定义损失函数，以及如何自定义损失函数。...这篇文章中我们将总结自定义损失函数在很多现实问题中的重要性，以及如何使用 LightGBM gradient boosting（LightGBM渐变增强包） 实现它们。...如果我们使用机器学习来决定什么时候离开，我们可能想要在我们的模型中直接处理这种风险不对称，通过使用一个自定义损失函数来惩罚延迟错误而不是提早到达错误。 另一个常见的例子出现在分类问题中。...我们通过创建自定义非对称Huber损失函数在我们的模型中编码了这种业务知识，当残差为正与负时，该函数具有更高的误差。 有关此问题的更多详细信息，请参阅此文章。 ?...这里是一个Jupyter笔记本，展示了如何实现自定义培训和验证损失函数。细节在笔记本上，但在高层次上，实现略有不同。
自定义损失函数 由于python语言的灵活性，使得我们可以继承基本类和函数，只要使用mindspore允许范围内的算子，就可以实现自定义的损失函数。...多层算子的应用 上面的两个例子都是简单的说明了一下通过单个算子构造的损失函数，其实如果是一个复杂的损失函数，也可以通过多个算子的组合操作来进行实现： # test_nonlinear.py from...，但是通过多种基础算子的组合，理论上说我们在一定的误差允许范围内，是可以实现任意的一个损失函数（通过泰勒展开取截断项）的。...总结概要 在不同的训练场景中，我们时常需要使用不同的损失函数来衡量一个模型的计算结果的优劣，本文重点介绍了在MindSpore中如何去自定义一个损失函数。...基于MindSpore中的Loss类，我们可以通过继承该类后，再重写construct函数和get_loss函数来实现全面自定义的损失函数形式与内容。
= tf.reduce_mean(tf.square(y_ - y)) （拟合可以预测销量的函数）5、自定义损失函数 如预测商品销量，预测多了，损失成本；预测少了，损失利润。...自定义损失函数 y：标准答案数据集的； y_：预测答案 计算出的 损失和loss = tf.reduce_sum(tf.where(tf.greater(y, y_), COSE(y - y_), PROFIT...y_：标准答案的概率分布； y：预测结果的概率分布； 通过交叉熵的值，可以判断 哪个预测结果 与标准答案 最接近。...., yn）都在0-1之间，且它们的和为1，引入了softmax()函数当n分类的n个输出（y1, y2, ..., yn）通过softmax()函数，便满足了y概率分布要求 （yn表示 第n中情况 出现的可能性大小...也就是 损失函数示例代码：#coding=utf-8''' 用自定义损失函数 预测酸奶日销量'''# 酸奶成功1元，酸奶利润9元# 预测少了损失大，故不要预测少，故生成的模型会多预测一些# 导入模块
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...tf.reduce_mean(loss_mse_1) loss_mse_2 一般而言，均方误差损失函数比较适用于回归问题中...，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...在TensorFlow中，计算交叉熵通过tf.losses模块中的categorical_crossentropy()方法。
机器学习中的所有算法都依赖于最小化或最大化某一个函数，我们称之为“目标函数”。最小化的这组函数被称为“损失函数”。损失函数是衡量预测模型预测期望结果表现的指标。...回归函数预测实数值，分类函数预测标签 ▌回归损失 1、均方误差，二次损失，L2损失（Mean Square Error, Quadratic Loss, L2 Loss） 均方误差（MSE）是最常用的回归损失函数...我们该如何选择使用哪种损失函数？ 由于MSE对误差（e）进行平方操作（y - y_predicted = e），如果e> 1，误差的值会增加很多。...L2损失对异常值敏感，但给出了更稳定的闭式解（closed form solution）（通过将其导数设置为0） 两种损失函数的问题：可能会出现这样的情况，即任何一种损失函数都不能给出理想的预测。...连续损失函数：（A）MSE损失函数; （B）MAE损失函数; （C）Huber损失函数; （D）Quantile损失函数。
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:...将这个正则方法(函数/对象),应用到参数上 如何创建一个正则方法函数 tf.contrib.layers.l1_regularizer(scale, scope=None) 返回一个用来执行L1正则化的函数...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...函数返回一个标量Tensor,同时,这个标量Tensor也会保存到GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES中.这个Tensor保存了计算正则项损失的方法....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
机器学习中的所有算法都依赖于最小化或最大化某一个函数，我们称之为“目标函数”。最小化的这组函数被称为“损失函数”。损失函数是衡量预测模型预测期望结果表现的指标。...寻找函数最小值的最常用方法是“梯度下降”。把损失函数想象成起伏的山脉，梯度下降就像从山顶滑下，目的是到达山脉的最低点。 没有一个损失函数可以适用于所有类型的数据。...我们该如何选择使用哪种损失函数？ 由于MSE对误差（e）进行平方操作（y - y_predicted = e），如果e> 1，误差的值会增加很多。...L2损失对异常值敏感，但给出了更稳定的闭式解（closed form solution）（通过将其导数设置为0） 两种损失函数的问题：可能会出现这样的情况，即任何一种损失函数都不能给出理想的预测。...连续损失函数：（A）MSE损失函数; （B）MAE损失函数; （C）Huber损失函数; （D）Quantile损失函数。
这个博客的目的是帮助你了解不同的损失函数。 损失函数可以大致分为两类：分类损失（Classification Loss）和回归损失（Regression Loss）。...回归函数预测实数值，分类函数预测标签 ▌回归损失 1、均方误差，二次损失，L2损失（Mean Square Error, Quadratic Loss, L2 Loss） 均方误差（MSE）是最常用的回归损失函数...我们该如何选择使用哪种损失函数？ 由于MSE对误差（e）进行平方操作（y - y_predicted = e），如果e> 1，误差的值会增加很多。...L2损失对异常值敏感，但给出了更稳定的闭式解（closed form solution）（通过将其导数设置为0） 两种损失函数的问题：可能会出现这样的情况，即任何一种损失函数都不能给出理想的预测。...连续损失函数：（A）MSE损失函数; （B）MAE损失函数; （C）Huber损失函数; （D）Quantile损失函数。
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。...而对于预测概率为0.5时，损失函数值只减少了0.25倍，所以FocalLoss减少了简单样本的影响从而更加关注于难以区分的样本。 （2）、改进第二点如下公式所示。 ?...从这里可以看到1-y_pred项可能为0或1，这会导致log函数值出现NAN现象，所以好需要对y_pred项进行固定范围值的截断操作。最后在TensorFlow1.8下实现了该函数。
翻译 | 张建军 编辑 | 阿司匹林 机器学习中的所有算法都依赖于最小化或最大化某一个函数，我们称之为“目标函数”。最小化的这组函数被称为“损失函数”。损失函数是衡量预测模型预测期望结果表现的指标。...回归函数预测实数值，分类函数预测标签 ▌回归损失 1、均方误差，二次损失，L2损失（Mean Square Error, Quadratic Loss, L2 Loss） 均方误差（MSE）是最常用的回归损失函数...我们该如何选择使用哪种损失函数？ 由于MSE对误差（e）进行平方操作（y - y_predicted = e），如果e> 1，误差的值会增加很多。...L2损失对异常值敏感，但给出了更稳定的闭式解（closed form solution）（通过将其导数设置为0） 两种损失函数的问题：可能会出现这样的情况，即任何一种损失函数都不能给出理想的预测。...连续损失函数：（A）MSE损失函数; （B）MAE损失函数; （C）Huber损失函数; （D）Quantile损失函数。
1、损失函数类别 ? 损失函数的引入源于传统机器学习，这些损失函数是根据标签的分布得出的，例如从伯努利分布导出二值交叉熵，从Multinoulli分布导出多类交叉熵。...2.7、focal tversky损失函数 与focalloss相似，通过减少简单样本的权重来聚焦于困难样本。gamma范围是1到3。 ? ?...2.8、SSL（敏感特异性损失）函数 与dice相似，敏感特异性用来评价分割预测结果。通过参数W来解决类别不平衡问题。 ? ?...遵循相同的理论，从金标准模板中得出的距离图，用其创建基于损失函数的自定义惩罚项。使用这种方法，很容易引导网络关注于难分割的边界区域。定义如下： ? Phi是生成的距离map。...它经过修改，可以用作损失函数，因为它可以实现分割目标的数学表示。但是因其非凸性，多次都无法获得最佳结果。Lovsz softmax损失旨在通过使用Lovsz添加平滑性来解决非凸损失函数的问题。
贝叶斯网络 source coding # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' @Author: Yan E...
在Keras中可以自定义损失函数，在自定义损失函数的过程中需要注意的一点是，损失函数的参数形式，这一点在Keras中是固定的，须如下形式： def my_loss(y_true, y_pred): #...TensorFlow/Theano tensor # y_pred: Predictions....TensorFlow/Theano tensor of the same shape as y_true . . ....raise ValueError('Could not interpret ' 'metric function identifier:', identifier) 以上这篇Keras之自定义损失...(loss)函数用法说明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。
在之前的教程中，我们利用TensorFlow的Object Detector API训练了浣熊检测器，在这篇文章中，我将向你展示如何使用TensorFlow构建一个真正的通过声音来追踪蝙蝠位置的探测器。...通过加载这些文件夹，我可以得到蝙蝠声音和非蝙蝠声音的文件。这个数据加载过程可能需要很长时间，取决于声音文件的数量。 我把所有的文件都上传到了Google云平台上。...当我们决定如何对数据进行分类时，需要考虑少量的正面样本。 音频信号 正如我们可以看到的，信号的振幅是低噪音的，而信号具有高振幅。但是，这并不意味着所有的声音都是蝙蝠发出的。...通过分析音频信号的不同部分，可以发现信号的多个部分是否具有某些特征(如高标准偏差)，从而检测到蝙蝠的声音。 ?...我们定义了从声音文件中获取“元数据”的函数: 我们可以制作音频的声谱图，并简单地在音频数据中获取多个元特性的样本。下一步是将我们的预处理函数映射到训练和测试数据上。
作者：DengBoCong 地址：https://www.zhihu.com/people/dengbocong 本文打算讨论在深度学习中常用的十余种损失函数（含变种），结合PyTorch和TensorFlow2...这也是L1损失函数不广泛使用的主要原因。 优点： 收敛速度比L2损失函数要快，这是通过对比函数图像得出来的，L1能提供更大且稳定的梯度。 对异常的离群点有更好的鲁棒性，下面会以例子证实。...，也被称为 Huber 损失函数。...（L2范数损失） L2范数损失函数，也被称为最小平方误差（LSE）。...还有一些其他的损失函数，后续也会都加进来。
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