如果我有多个损失加在一起，我必须声明单独的损失函数吗？
在机器学习和深度学习领域，当我们需要优化多个损失函数时，通常需要声明单独的损失函数。这是因为不同的损失函数可能具有不同的权重和优化目标，需要单独进行定义和处理。
声明单独的损失函数有以下几个优势：
- 灵活性：通过单独声明损失函数，我们可以根据具体需求对每个损失函数进行个性化的定义和调整，以满足不同的优化目标。
- 权衡不同损失：在多个损失函数的情况下，我们可以根据实际需求对不同损失函数进行权衡，调整它们之间的相对重要性，以达到更好的优化效果。
- 模块化设计：通过单独声明损失函数，我们可以将模型的不同部分和功能进行模块化设计，使得整个系统更加清晰、可维护和可扩展。
在实际应用中，根据具体的问题和任务，可以选择不同的损失函数。常见的损失函数包括均方误差（Mean Squared Error，MSE）、交叉熵损失（Cross Entropy Loss）、对比损失（Contrastive Loss）等。
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我正在尝试训练一个使用多重损失的模型。我注意到，在一些实现中，单个损失函数被声明为loss_fct = nn.LossFunction()，并多次用于计算单独的损失，这些损失被求和并反向传播。例如： loss_fct = nn.LossFunction()
loss1 = loss_fct(pred1, labels1)
loss2 = loss_fct(pred2, labels2)
total_loss = loss1 + loss2
total_loss.backward()
optimizer.step() 这样可以吗?或者我应该为每个损失声明单独的损失函数对象？如果这是可以的，
浏览 65提问于2021-06-27得票数 1
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我注意到，当的 of DenseVariational (即向前传球)时，损失的KL部分被添加到list DenseVariational中。
但是在训练期间，这个列表self._losses (或者相同Layer类的方法losses )是如何处理的呢？在训练的时候它是从哪里叫来的？例如，在将它们加到最后的损失之前，它们是加在一起还是平均的？我想看看实际的代码。
我想知道这些损失是如何与您在fit方法中指定的损失相结合的。你能给我提供合并它们的代码吗？请注意，我对TensorFlow附带的Keras很感兴趣(因为这是我正在使用的)。
浏览 0提问于2020-04-20得票数 1
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煤角中不同批次尺寸的损失计算
、、、、
我知道，从理论上讲，一批网络的丢失只是所有个人损失的总和。这反映在计算总损失的中。相关的：
for i in range(len(self.outputs)):
if i in skip_target_indices:
continue
y_true = self.targets[i]
y_pred = self.outputs[i]
weighted_loss = weighted_losses[i]
sample_w
浏览 0提问于2018-09-04得票数 7
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在火炬文档中，交叉熵损失是这样说的：
输入必须是尺寸的张量(小批，C)
这是否意味着对于二进制(0,1)预测，输入必须转换为(N,2)张量，其中第二维等于(1-p)？
因此，例如，如果我预测一个类的目标1 (true)为0.75，是否需要将两个值(0.75；0.25)叠加在一起作为输入？
浏览 0提问于2018-08-18得票数 3
在测试了babi_rnn.py和babi_memnn.py的脚本之后，如何确定使用哪种合并模式(加/平均/乘/点/凹)的问题？在我的脑海中出现了很多次。
例如，对于LSTM建模，似乎很容易理解使用concat合并(比如两个分支的时间序列层输出)。
但是，我不太容易理解为什么要使用add合并babi_rnn.py中的两个分支。在babi_memnn.py中，添加、点和连接合并模式都是被招募出来的。
那么，对于选择在不同的使用场景中使用哪个合并函数有任何建议吗？
浏览 10提问于2017-07-18得票数 4
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嗨，是的，我在下面的代码中遇到了一些问题。上面的函数执行并将132.87输出到浮点变量，但当我将此函数返回给主程序时，输出将缩短为132.00
这显然是我遗漏的一些简单的东西，有人能帮我解决这个问题吗？非常感谢。
calcSigmaXY(max) {
int count= 0;
float runTotal = 0, product[max];
for (count = 1; count <= max; count++) {
product[count] = pointData[count][1] * pointData[count][2];
runTotal
浏览 0提问于2012-11-27得票数 4
1回答
我有一个前馈回归网络(在具有TensorFlow后端的Keras中)，具有单个隐藏层(30个神经元)和具有2个神经元(对于复信号的虚部和实部)的输出层。...My问题是如何准确计算均方误差损失？因为对于每个时期，我在"history object“中只得到一个数字。最终，我想在每个时期提取每个输出神经元的单独损失数，在Keras中可能吗？
浏览 5提问于2021-07-07得票数 0
2回答
我给小批量数据建模，我只想知道如何处理损失。我能不能累积损失，然后召唤落后的人，比如：
...
def neg_log_likelihood(self, sentences, tags, length):
self.batch_size = sentences.size(0)
logits = self.__get_lstm_features(sentences, length)
real_path_score = torch.zeros(1)
total_score = torch.zeros(1)
浏览 0提问于2019-03-27得票数 5
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在CNTK有多个输出层的情况下，一个训练应该有多个训练器吗？ List<Learner> learnersA = new List<Learner>() { Learner.SGDLearner(OutputLayerOne.Parameters(), learningRate) };
List<Learner> learnersB = new List<Learner>() { Learner.SGDLearner(OutputLayerTwo.Parameters(), learningRate) };
Trainer trainerA
浏览 19提问于2019-04-11得票数 1
3回答
我试图用tf后端为keras编写一个自定义的丢失函数。我得到以下错误
ValueError:一个操作具有渐变的None。请确保您的所有操作都定义了一个梯度(即可微性)。无梯度的普通操作: K.argmax，K.round，K.eval。
def matthews_correlation(y_true, y_pred):
y_pred_pos = K.round(K.clip(y_pred, 0, 1))
y_pred_neg = 1 - y_pred_pos
y_pos = K.round(K.clip(y_true, 0, 1))
y_neg = 1
浏览 0提问于2019-01-07得票数 1
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我正计划使用
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits
用于创建N个二进制分类模型。我希望这N个模型是独立的二进制模型，而不是共享权重？我能用这个函数来实现吗？
浏览 1提问于2018-02-01得票数 0
在keras的所有代码示例中，我看到输入形状是直接传递的，并且推测批处理大小是第一个，例如：
model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_shape=(16,)))
# now the model will take as input arrays of shape (*, 16)
# and output arrays of shape (*, 32)
但是，当涉及到自定义损失时，我看到使用了最后一个轴(轴=-1)。
def loss(y_true,y_pred):
return K.mean(K.square(y_pred
浏览 0提问于2019-11-30得票数 1
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我知道在头文件中提供定义允许其他文件引用它们，然后链接器将所有目标文件添加在一起，并在稍后提供定义。
这仅仅是为了让我们可以在其他库中的其他地方重用实现吗？
如果我们不使用头文件或滥用它们并将所有代码放在其中，即完整的实现，会发生什么？编译每个文件需要更长的时间，因为需要在对等文件的基础上编译完整的定义？这是否会导致链接器出现问题，因为这将是同一实现的多个编译版本？
这与模板是如何工作的？
布莱尔
浏览 0提问于2012-11-12得票数 1
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我在读拉米·阿尔-勒福的更深层次的自我关注的字符级语言建模。在第二页，他们提到了辅助损失，这可以加快模型收敛，并作为一个额外的正则化。他们说他们有三种辅助损失：
中间层序位置的辅助损耗
中间隐藏表示的辅助损失
目标位置的辅助损失有多个步骤。
但是，我找不到任何解释辅助损失的资料或参考资料。我想知道：
什么是辅助损失？是利用部分数据的无监督预测模型吗？
如何计算辅助损耗？
浏览 0提问于2019-09-30得票数 2
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我认为库只是头文件的实现，我只是通过查看库和头文件得到了它的要点，但是显示容器是包含许多标题的库，如向量、列表等。
因此，如果我创建两个文件，一个add.h和一个函数的声明，add.cpp和函数add.cpp的定义是library.But，那么在一个库中是否可能有多个头的定义？
所以，基本上，我的问题是，标题中说明了什么，我也想确保我没有误解库，这就是图书馆的全部内容吗？
浏览 1提问于2020-04-29得票数 0
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我有一个类Ellipse (句柄，从其他类继承)，它有一个名为createFromGaussian的静态方法。它位于一个远程文件夹中，我将其添加到Matlab路径中。问题是，如果我在创建任何Ellipse对象之前尝试调用静态函数，它将失败：
>> Ellipse.createFromGaussian(arg1,arg2)
Undefined variable "Ellipse" or class "Ellipse.createFromGaussian".
如果我尝试以下任何一种方法，它都是有效的：
我将当前目录更改为Ellipse.m文件所在的目
浏览 3提问于2013-02-21得票数 2
我想用Keras进行多元泊松回归。换句话说，我希望最大化输出向量(i)中每个元素的Product[P(y_true[i] | y_pred[i])]。在这种情况下，P将表示泊松pmf。
我相信我可以用一个自定义的损失函数来做到这一点。然而，事实证明，如何使用keras.backend中的可用函数实现此损失函数是一项挑战。
特别是，我找不到一种在一维张量上实现元素阶乘的方法，这是计算泊松pmf所必需的。
有没有人对如何做到这一点有什么建议？或者即使它是可以做到的？
浏览 1提问于2018-10-17得票数 2
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在组合网络的子网上使用这两种损失
、、、、
我想把两个网络叠加在一起。我想分别计算每个网络的损失。例如，在下面的图像中，LSTM1的丢失应该是(Loss1 + Loss2)，系统的丢失应该是公正的(Loss2)
我用上面的想法实现了像下面这样的网络，但是不知道如何编译和运行它。
def build_lstm1():
x = Input(shape=(self.timesteps, self.input_dim,), name = 'input')
h = LSTM(1024, return_sequences=True))(x)
scores = TimeDistributed(Dens
浏览 1提问于2018-11-14得票数 3
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我正在尝试使用Keras和Tensorflow后端来训练神经网络。我的X是我处理并转换成序列的文本描述。现在，我的y是一个稀疏矩阵，因为它是一个多标签分类，并且我有许多输出类。
>>> y
<30405x3387 sparse matrix of type '<type 'numpy.int64'>'
with 54971 stored elements in Compressed Sparse Row format>
为了训练模型，我尝试定义一个批处理生成器：
def batch_generator(x, y,
浏览 17提问于2018-12-18得票数 1
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我正在尝试用tensorflow创建一个CNN，我的图像是64x64x1图像，我有一个3662张图像的数组，我正在使用它来进行培训。我一共有5个标签，我有一个热编码。我每次都会收到这个错误：
InvalidArgumentError: logits and labels must have the same first dimension, got logits shape [3662,5] and labels shape [18310]
[[{{node loss_2/dense_5_loss/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits/SparseS
浏览 1提问于2019-08-21得票数 0
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CNN的准确率很低
、、、、
我正在学习神经网络，并试图从零开始建立自己的CNN模型。目前，我正在研究斯坦福狗数据集和20000张照片。我已经做了一个模型，而且成本已经很低了。但准确度很低，虽然我不明白原因。
在这里，我做数据增强：
import os
import time
import zipfile
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras # Tensorflow high-level api
from tensorflow.keras import layers
from keras import optim
浏览 2提问于2020-06-21得票数 0
我想知道，如果我有一个层生成一个底部斑点，并被两个后续层进一步消耗，这两个层都将在后向传播阶段生成一些梯度来填充bottom.diff。是否将两个梯度相加以形成最终的梯度？或者，他们中只有一个人能活下来？在我的理解中，咖啡层需要在填充一些计算出的梯度之前将bottom.diff设置为全零，对吗？memset会刷新另一层已经计算出的渐变吗？谢谢!
浏览 0提问于2017-06-07得票数 2
PHP 7正在慢慢展开，人们开始使用它，我也是。
PHP7中的一个新特性是可以对输入进行，并对结果进行类型声明。
例如，一个输入必须是字符串，一个是int，结果是布尔值：
// PHP <7
function foo($example, $someNumber) {}
// PHP 7
function foo(string $example, int $someNumber): bool{}
如果没有declare(strict_types=1)，我知道当您插入错误的类型时，它会被转换。如果要为$example输入一个数字，它将被转换为字符串。如果将浮点数添加为$someNumber，
浏览 0提问于2016-07-11得票数 11
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如果我在一个网络中定义了多个丢失层，那么从这些终端到网络的开始会发生多个反向传播吗？我是说，他们会那样工作吗？
假设我有这样的东西：
Layer1{
}
Layer2{
}
...
Layer_n{
}
Layer_cls1{
bottom:layer_n
top:cls1
}
Layer_cls_loss1{
type:some_loss
bottom:cls1
top:loss1
}
Layer_n1{
bottom:layer_n
..
}
Layer_n2{
}
...
layer_n3{
}
Layer_cls2{
bottom:layer_n3
top:cls2
}
Layer_c
浏览 0提问于2017-02-20得票数 2
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当我们执行这样的代码时：
model.compile(Adam(lr=0.0001),loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])
model.fit(train_sample, label, batch_size=10, nb_epoch=25, verbose=2)
损失和准确率(output like loss: 0.6971 - acc: 0.4965)是基于哪些数据计算的？它是隐式地自己生成验证集，还是只是根据训练数据给我们带来错误？
浏览 14提问于2018-07-22得票数 1
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我有一台Tomcat服务器和几个and应用程序(webapp1、webapp2等)。
sitemap.xml和robots.txt文件应该放在哪里？
每个Webapp需要一个sitemap.xml文件和一个robots.txt文件吗？
我应该把sitemap.xml和robots.txt分别放在下面吗：
"where_tomcat_is_installed/webapps/webapp1/"，
"where_tomcat_is_installed/webapps/webapp2/"，
..。
我应该禁止/WEB-INF/lib/吗
如果没有，将以下内容放入rob
浏览 3提问于2016-01-07得票数 3
如何在不使用递归的情况下将数字列表转换为其在Racket中的独立实体？
例如，我希望将(列表1 2 3 4)转换为12 3 4的单独数字，这样我就可以将所有实体相加在一起，给出1+2+3+4 = 10。
浏览 0提问于2016-07-23得票数 0
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我正在使用新的高级api构建tensorflow模型。我的模型看起来像下面的截图
。
实际上，由于模型是用来模拟游戏操作的，所以模型比模型更复杂。分类负责决定是否是行动的好时机。然后，回归将提供有关该操作的详细信息。它包含CNN和RNN的组合。
然而，由于复杂性和内存消耗，不可能将分类和回归作为两个网络同时训练和运行。另外，当我创建我的估计器时：
# Create the Estimator
mnist_classifier = tf.estimator.Estimator(
model_fn=cnn_model_fn, model_dir="/tmp/mnist_con
浏览 15提问于2017-08-25得票数 0
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当前，每当作业批处理处于中止状态时，我都希望发送带有日志信息的邮件。我的通知活动工作正常，但我只想尝试通过作业批处理代码发送它。
我已经在DataStage中创建了一个服务器例程，它将根据通过作业批处理的作业名发送邮件。下面是服务器例程测试的代码。
$INCLUDE DSINCLUDE JOBCONTROL.H
MailArg<-1> = "From: sender@gmail.com"
MailArg<-1> = "To: receiver@gmail.com"
MailArg<-1> = "Subject: Tes
浏览 6提问于2020-10-29得票数 0
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我的模型结构如下所示。
我已经构建了model_1并获得了loss_1。此外，我尝试在get_loss()函数中添加pretrained_model的预测过程，在该函数中我可以获得out_1。我想把loss_1和loss_2的和作为model_1的直接损失。
由于tensorflow的静态图形机制，作为keras的后端，我的代码似乎是错误的。
我怎么发动汽车呢？
def get_loss(y_true, y_pred):
loss_1 = fun(y_true, y_pred) # this line is OK
loss_2 = pretrained_model(
浏览 0提问于2018-03-12得票数 1
2回答
在编译过程中，我得到了一个“多个定义”的错误，它引用了头文件中的模板专门化。我需要将专门化放到源文件中吗？
浏览 1提问于2012-08-02得票数 25
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1回答
我一直在阅读一些深入的学习文献，并提出了这些概念的不可分解和不可微损失函数。我的问题是这些都是一样的吗？如果不是的话，它们有何不同？我们如何知道损失函数是否不可分解/不可微？
浏览 0提问于2018-12-02得票数 2
我在TensorFlow2.0中使用了多输出模型 input_layer = layers.Input(shape=(INP_MAX_LENGTH), name="input")
embed_layer = layers.Embedding(EMBED_INP_DIM, embedding_size, name="embeddings", weights=[embedding_matrix], trainable=False, input_length=INP_MAX_LENGTH)(input_layer)
lstm_layer1 = layers.
浏览 23提问于2020-07-21得票数 1
1回答
我正在用这里定义的unet实现一个用于图像分割的完全卷积神经网络
为了给不同类的像素赋予不同的权重，我定义了一个额外的Lambda层，如下所示
问题是Keras在保存模型时会引发此错误。
.....
self.model.save(filepath, overwrite=True)
.....
TypeError: ('Not JSON Serializable:', b'\n\x15clip_by_value/Minimum\x12\x07Minimum\x1a\x12conv2d_23/Identity\x1a\x17clip_by_value/Minimum/
浏览 0提问于2019-08-29得票数 4
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我刚看到
# Combined model trains generators to fool discriminators
self.combined = Model(inputs=[img_A, img_B],
outputs=[ valid_A, valid_B,
reconstr_A, reconstr_B,
img_A_id, img_B_id ])
self.combined.compile(loss=['
浏览 0提问于2019-08-14得票数 0
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ARM软性能与硬性能
、、、、
我有一个基于ARM的平台，带有Linux操作系统。尽管其基于gcc的工具链同时支持hardfp和softfp，但供应商建议使用softfp，并且该平台附带了一组仅具有softfp版本的标准库和与平台相关的库。 我正在制作一个基于OpenCV和tensorflow lite的计算密集型(霓虹灯) AI代码。按照供应商指南，我已经使用softfp选项构建了这些工具。然而，我有一种感觉，与其他类似的hardfp平台相比，我的代码表现不佳。 代码性能是否取决于softfp/hardfp设置？编译器生成的用于构建程序的所有.o和.a文件也都使用softfp约定，这不太有效，这一点我理解正确吗？如果是这
浏览 25提问于2019-10-15得票数 1
3回答
我试图使用两个const参数创建一个被覆盖的运算符函数，但我不知道该怎么做。下面是一个简单的例子：
class Number
{
Number()
{
value = 1;
};
inline Number operator + (const Number& n)
{
Number result;
result.value = value + n.value;
return result;
}
int value;
}
我在这里尝试做的是将两个参数传入and函数
浏览 2提问于2009-01-04得票数 0
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我想强迫一个分类器不要总是想出相同的结果(没有监督，所以我没有目标)：
max_indices = tf.argmax(result, 1)
cross_entropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(result, max_indices, name="cross_entropy_per_example")
cross_entropy_mean = tf.reduce_mean(cross_entropy, name="cross_entropy")
其中：
结果是从推理中返回的
浏览 3提问于2016-07-16得票数 2
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我制作了两种不同的卷积神经网络来进行多类分类。我在keras中使用evaluate_generator函数测试了这两个网络的性能。这两种模型都给了我相当的准确性。一个给我55.9%，另一个给我54.8%。然而，给我55.9%的模型给出的验证损失为5.37，其他1.24。
当精度相近时，这些测试损失怎么会如此不同呢？如果有的话，我预计损失的55.9%的模型，准确性会较低，但它不是。
是不是损失了网络所犯错误的总和？
我会很感激你的见解。
浏览 2提问于2020-08-11得票数 2
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Keras的参数class_weight用于fit()函数，loss_weights用于compile()函数。从解释(文档)和我所理解的情况来看，两者似乎是相同的，因为它们被用来表示每个类的重要性。不过，两者有甚麽分别呢？在哪些情况下，它们可以被适当地使用？
浏览 0提问于2019-12-11得票数 5
我创建了一个包含27列的dataset。我创建了一个用于异常检测的Autoencoder，如下所示：
input_layer = Input(shape=(27,))
x = layers.Dense(20,activation='relu')(input_layer)
x = layers.Dense(14,activation='relu')(x)
x = layers.Dense(8, activation='relu')(x)
x = layers.Dense(14, activation='relu')(x)
x =
浏览 2提问于2020-11-14得票数 3
我一直在寻找在Firebase函数中检索存储桶名称的方法。
文档中说你可以做类似这样的事情：
functions.storage.bucket("bucket_name").object()...
但是，在我看到的所有示例中，“存储桶名称”都是硬编码的。在我的项目中，图像存储在名为user-ids的存储桶中。因此，当一个write事件被触发时，我想要检索这个用户id。有办法做到这一点吗？像这样(下图)？
exports.optimizeImages = functions.storage.bucket("{uid}").object().onFinalize(a
浏览 2提问于2020-03-12得票数 0
3回答
我需要的是明确区分附件(这是一个批准，这是一个提议，这是一个采购订单等)。这是可能的吗，或者它只在批量工作(将所有文件附加在一起)？
谢谢,
浏览 0提问于2009-07-26得票数 9
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与Haskell中的where符号相比，显式函数定义的利弊是什么？
明确的功能定义：
foo :: Integer -> Integer
foo a = bar a
where
bar :: Integer -> Integer
bar a = Some code here
相对于：
foo :: Integer -> Integer
foo a = bar a
bar :: Integer -> Integer
bar a = Some code here
我为什么要用一个而不是另一个？在效率方面有什么需要注意的吗？保安？代码可重用性？代码可读性
浏览 0提问于2014-03-23得票数 4
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3回答
在类构造函数C#中设置默认值
、、、、
我需要一个默认值和许多不同的页面访问和update..initially，我可以像这样在类构造函数中设置默认值吗？在C# .NET中执行此操作的正确方法是什么？
public class ProfitVals
{
private static double _hiprofit;
public static Double HiProfit
{
get { return _hiprofit; }
set { _hiprofit = value; }
}
// assign default value
HiPr
浏览 0提问于2011-03-10得票数 6
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我一直在用XNA制作一个2D游戏，它将有几个独特的敌人。我可以毫不费力地在屏幕上绘制单独的精灵，一个叠加在另一个上，这样就不会有两个相同的敌人，但我认为如果我以某种方式将这些精灵合并到一个精灵工作表中，而不是为每个敌人绘制十几个精灵，可能会更有效率。
如果我在屏幕上有很多这样的敌人，如果我真的合并了，我会提高性能吗？有没有一种简单的方法可以让我用这种方式创建新的精灵工作表，或者答案相当繁琐？
浏览 1提问于2012-10-03得票数 1
1回答
我能有这样的功能吗？
public function user_to(String $user = null){
$this->user = $user;
return $this;
}
还有另一个像这样的
public function user_to(Array $user = null){
$this->user = $user;
return $this;
}
一点问题都没有？我的意思是，只有当参数是字符串时才调用第一个参数，当参数是数组时才调用第二个参数。
我知道我只能用一个函数和一个gettype()来知道它是数组还是字符串，但是我想要有
浏览 2提问于2018-01-15得票数 2
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1回答
我正在使用凯拉斯的multi_gpu_model训练蛋白质结构上的变分自动编码器。当从普通的AEs切换到VAEs时，我的模型每次训练所需的时间超过3倍。
我发现问题出在损失函数上，把它改回一个内置的mse，结果和之前看到的一样快。
我使用的vae_loss实现与许多教程中看到的大致相同：
def vae_loss(y_true, y_pred):
reconstruction_loss = recon_loss(y_true, y_pred)
kl_loss = beta * K.mean(
1 + K.flatten(z_log_var) - K.s
浏览 1提问于2019-09-06得票数 0
10回答
在C99中函数声明/原型是必需的吗？
我目前正在一个头文件中定义我的函数，并在主文件中#include-ING它。这在C99中可以吗？
为什么大多数程序员在main()之前声明/原型化函数，并在main()之后定义它？在main之前定义它们并避免所有的声明/原型不是更容易吗？
header.h文件的内容：
int foo(int foo)
{
// code
return 1;
}
主文件内容：
#include <stdio.h>
#include "header.h"
int main(void)
{
foo(1);
return 0;
}
浏览 0提问于2010-11-04得票数 14
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我想知道为什么jsLint抱怨在定义这样的变量时可能泄漏了一个变量：
var foo = bar = {};
上面说我可能漏掉了bar。
我的预感是因为bar是全局变量。然后，如何将foo和bar指定为指向一行中的同一个对象？JavaScript不让我写：
var foo = var bar = {};
或者这个问题还有别的吗？
浏览 6提问于2015-08-12得票数 1
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