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1
回答
如果
我
有
形状
(
32,256,256,3
)
的
输入
,
并且
我
想
创建
一个
自定义
损失
函数
,
并在
Keras
中
复制
以下
方程
、
、
、
在
keras
中
为
形状
为( 32 ,256,256,3)
的
y_pred和y_loss
创建
自定义
损失
函数
,其中32是batch_size,3是尺寸为256x256
的
图像
的
通道数和
损失
公式: !7Bnormals%7D(N,%20N%5E%7D=-%5Cfrac%7B1%7D%7Bn%7DN%5C%20%5C%20%5C%20.%5C%20%5C%20%5C%20N%5E*) 本文给出了曲面法线<
浏览 18
提问于2019-05-29
得票数 1
回答已采纳
2
回答
基于
输入
数据
的
Keras
中
的
自定义
损失
函数
我
正在尝试使用
Keras
创建
自定义
损失
函数
。
我
想
根据
输入
计算
损失
函数
,并预测神经网络
的
输出。
我
尝试使用
Keras
中
的
customloss
函数
。
我
认为y_true是我们用于训练
的
输出,y_pred是神经网络
的
预测输出。下面的
损失</
浏览 2
提问于2019-04-01
得票数 17
回答已采纳
2
回答
为什么
损失
函数
不返回数字?
我
正在尝试理解
Keras
中
的
损失
函数
,
我
看到典型
损失
函数
的
代码如下所示: return K.mean(K.square(y_pred - y_true), axis=-1)
我
检查了
如果
y_true和y_pred是
形状
(a, b, c, d)
的
张量,那么返回值
浏览 0
提问于2018-01-25
得票数 1
1
回答
自定义
损失
函数
中
的
Keras
动态样本权重计算
、
、
、
我
正在
keras
中
实现一种类型
的
分割网络(使用tf后端),其中
我
希望对每个图像
的
损失
进行加权。权重将与目标图像具有相同
的
形状
-即每个像素在
损失
中将具有不同
的
权重。据我所知,
keras
没有办法在本地实现这个权重方案。权重可以从标签计算,
并且
由于数据集
的
大小,将权重存储在磁盘上是不可行
的
。因此,
我
已经开始编写自己<
浏览 3
提问于2020-02-26
得票数 2
1
回答
如何在
Keras
中使用多个变量作为单输出模型
的
损失
?
、
、
、
、
我
有
一个
只有
一个
输出
的
Keras
模型,但为了计算
自定义
损失
,
我
想将模型
的
输出与两个变量进行比较。但问题是,
如果
我
想
让y_true
有
一个
(?, 2)
的
形状
,y_pred也会有
一个
(?, 2)
的
形状
,而它应该是(?, 1)。
我
浏览 19
提问于2019-12-07
得票数 1
回答已采纳
1
回答
即使尺寸不匹配,
自定义
丢失
函数
仍能工作。
、
、
我
使用
Keras
/TF
的
模型如下:conv = Conv2D(2, 1) 这是预期
的
,因为目
浏览 0
提问于2019-01-02
得票数 5
回答已采纳
6
回答
Keras
中
的
自定义
损失
函数
应该返回该批
的
单个
损失
值,还是返回培训批
中
每个样本
的
损失
数组?
、
、
、
、
我
正在学习tensorflow(2.3)
中
的
keras
。这样定义
损失
函数
是正确
的
吗?据我所知,y_true和y_pred
形状
的
第
一个
维度是批处理大小。
我
认为
损失
函数
应该返回每批样品
的
损失
值。因此,
损失
函数
应该给出
一个
形状
(batch_size,)阵列。这就是
浏览 8
提问于2020-08-13
得票数 24
回答已采纳
2
回答
Keras
连接层:不同类型连接
函数
之间
的
差异
、
、
我
最近刚刚开始使用
Keras
,并开始制作
自定义
层。然而,
我
对许多不同类型
的
层感到相当困惑,这些层
的
名称略有不同,但功能相同。例如,和中有3种不同形式
的
连接
函数
keras
.layers.concatenate(inputs, axis=-1)
我
知道第二
浏览 0
提问于2018-08-01
得票数 13
回答已采纳
1
回答
tensorflow变型
、
、
、
我
有
一个
定制
的
丢失
函数
(在
keras
中
),它接收两个批次
的
输入
,所以它们
的
形状
(两者相同)通常是(batch_size 128、128、3)是
一个
图像。现在,
我
想
执行两个操作,它们具有
以下
形状
:现在,
我
想做
的</e
浏览 2
提问于2021-02-14
得票数 0
回答已采纳
3
回答
当
有
多个输出时,如何仅在
一个
输出上训练网络?
、
、
、
、
我
在
Keras
中使用
的
是多输出模型
我
的
custom_loss
函数
是 y2_pred = y_pred[0] y2_true = y_true[0]loss = K.mean(K.square
浏览 4
提问于2017-05-25
得票数 27
回答已采纳
1
回答
带有梯度带
的
自定义
损失
函数
TF2.6
、
、
、
我
试图在
我
的
Keras
序列模型(TensorFlow 2.6.0)中使用
自定义
丢失
函数
。这种
自定义
损耗(理想情况下)将计算数据
损失
加上物理
方程
的
残差(例如扩散
方程
、Navier等)。这个残差是基于模型输出导数wrt,它
的
输入
,
我
想
使用GradientTape。 在这个MWE
中
,
我
去掉了数据<e
浏览 2
提问于2021-10-16
得票数 1
回答已采纳
2
回答
如何应用二元交叉熵元素,然后在
Keras
中
对所有这些
损失
进行求和?
、
、
、
、
我
想
写
一个
有
两个参数
的
函数
,A和B,相同
形状
的
张量(例如,13x13或其他
形状
),
并且
返回
一个
数字,该数字表示当按分量应用二进制交叉熵时所有
损失
的
总和。因此,对于A[i, j]和B[i, j],我们找到了二元交叉熵
损失
,然后对所有的i和j进行了求和。如何在
Keras
和Tensorflow
中
实现这一点?
浏览 0
提问于2018-09-28
得票数 1
回答已采纳
1
回答
RNN (
keras
)
的
欧氏距离
损失
函数
、
、
我
想把欧氏距离设为LSTM或RNN
的
损失
函数
。def euc_dist_
keras
(x, y): return K.sqrt(K.sum(K.square(x - y), axis=-1,
浏览 1
提问于2017-10-05
得票数 3
1
回答
如何确保
输入
的
一部分不涉及神经网络
的
训练?
、
、
、
我
正在使用人工神经网络在带有tensorflow后端
的
keras
中
执行回归学习。
我
的
输出
形状
是。
我
希望在每个
输入
样本旁边传递
一个
4维数据(此数据
的
形状
为100,4),以便
我
可以访问它来编写
自定义
丢失
函数
。
我
不想让它卷入训
浏览 0
提问于2020-01-25
得票数 0
回答已采纳
1
回答
具有多个目标的
自定义
损失
函数
、
、
我
正在训练
一个
模型,
并且
我
正在使用
一个
自定义
损失
函数
。
我
一直在使用
一个
目标,但现在
我
想
尝试提供两个目标。
我
的
自定义
损失
函数
如下所示 import
keras
.backend as K s_xy = K.mean
浏览 0
提问于2021-02-01
得票数 0
1
回答
tensorflow在
损失
函数
中使用
输入
、
、
、
、
我
正在使用tensorflow/
keras
,
并且
我
想
使用
损失
函数
中
的
输入
根据这里
的
答案 Custom loss function in
Keras
based on the input data 因此,
我
创建
了
我
的
损失
函数
def custom_Loss_with
浏览 37
提问于2021-08-12
得票数 2
回答已采纳
1
回答
可以用
Keras
来优化数学
函数
的
系数吗?
、
、
总的来说,
我
对
Keras
是
一个
神经网络非常陌生。
我
知道,
我
可以简单地使用多项式回归来实现
我
的
目标。这不是重点。
浏览 2
提问于2019-05-24
得票数 0
1
回答
如何在没有目标值
的
情况下通过深度学习来优化模拟指标?
、
、
、
我
正在尝试使用输出公交路线
的
RNN模型,其
输入
是需求矩阵。然后在模拟中使用公交车路线,该模拟给出了路线执行情况
的
度量。问题是,由于公交路线没有目标值,
我
如何反向传播模拟结果?要用简单
的
python代码来解释这个问题:The model is an RNN that takes 400,24,24 matrix as input dimension 0 represents
浏览 0
提问于2019-11-04
得票数 0
2
回答
TensorFlow:为什么RMSE计算结果与MAE相似
、
、
我
有
一个
问题,为什么
我
的
自定义
RMSE
损失
函数
会得到与MAE相同
的
值。
我
有
一个
模型,
我
用loss='mae‘训练一次,用
一个
自定义
函数
训练一次: return
keras
.sqr
浏览 166
提问于2018-09-14
得票数 1
1
回答
将此
损失
函数
方程
转换为python代码。
、
、
、
、
请检查此链接
的
这个
方程
,并将其转换为
一个
简单
的
keras
模型
的
python
损失
函数
。图中
方程
的
最大部分或曲线选择部分为铰链
损失
,易表示每个例子
的
标号,φ(x)表示特征表示,b表示偏倚,k是训练示例
的
总数,w是要学习
的
分类器。实际上,
我
可以在图片中找到
方程
的
最大部分或曲线部分,但我不能找到1
浏览 0
提问于2019-10-25
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