[5] TensorFlow 2.0如何更好地处理自定义网络层或损失函数？...答案在于自动微分和梯度带 如果您是需要实施自定义网络层或损失函数的研究人员，那么您可能不喜欢TensorFlow 1.x（理应如此）。...至少可以说，TensorFlow 1.x的自定义实现很笨拙——还有很多不足之处。 随着TensorFlow 2.0版本的开始变化——现在实现您自己的自定义损失要容易得多。...，使处理自定义损失和网络层变得容易得多。...LeNet的构造函数（即init）定义了模型内部的每个单独层。 然后，call方法将执行前向传递，使您可以根据需要自定义前向传递。
缺失值处理 神经网络模型缺失值的处理是必要的，数据缺失值可以通过结合业务进行填充数值或者删除。① 缺失率较高，结合业务可以直接删除该特征变量。...常用的特征选择方法有：过滤法（如特征缺失率、单值率、相关系数）、包装法（如RFE递归特征消除、双向搜索）、嵌入法（如带L1正则项的模型、树模型自带特征选择）。...对于激活函数选择的经验性做法： 对于输出层，二分类的输出层的激活函数常选择sigmoid函数，多分类选择softmax；回归任务根据输出值范围来确定使不使用激活函数。...均方误差损失函数 衡量模型回归预测的误差情况，一个简单思路是用各个样本i的预测值f(x;w)减去实际值y求平方后的平均值，这也就是经典的均方误差（Mean Squared Error）损失函数。...另外，还有一些针对优化难点而设计的损失函数，如Huber Loss主要用于解决回归问题中，存在奇点数据带偏模型训练的问题。Focal Loss主要解决分类问题中类别不均衡导致的模型训偏问题。
参考链接： Keras中的深度学习-数据预处理 相信大家经过之前几篇文章的学习，已经对人工智能以及它和Keras的关系有了基本的认识，那么我们即将正式开始对于Keras的学习。 ...高级激活层 高级激活层中有一些更复杂的激活操作，如LeakyReLU为带泄露的ReLU，当神经元未激活时，他仍允许赋予一个很小的梯度、PReLU为参数化的ReLU，其中带有可学习的数组等等。 ...自定义层 对于无状态的自定义操作，使用Lambda层（在核心网络层中）即可，然而想要包含可训练权重的自定义层，需要实现三个方法：①build中定义权重；②call中编写层的功能逻辑；③compute_output_shape...其他 损失函数Losses 损失函数是编译Keras模型的所需的两个关键参数之一。它是用来优化参数的依据，优化的目的就是使loss尽可能降低，实际的优化目标是所有数据点的输出数组的平均值。...用来将初始化器传入 Keras 层的参数名取决于具体的层。 正则化Regularizers 正则化器允许在优化过程中对层的参数或层的激活情况进行惩罚。 网络优化的损失函数也包括这些惩罚项。
运动短袖T-shirt+运动卫衣sweater是我秋天去健身房的穿搭。 2 预处理 这里不做图像增强之类的了，上面的数据中，图像像素值是从0到255的，我们要把这些标准化成0到1的范围。...，因为这里是直接用全连接层而不是卷积层进行处理的； 后面跟上两个全连接层keras.layers.Dense()就行了。...keras.layers.Dense(10)； keras中的激活层直接封装在了Dense函数里面，所以不需要像PyTorch一样单独写一个nn.ReLU()了。...损失函数和优化器还有metric衡量指标的设置都在模型的编译函数中设置完成。 上面使用Adam作为优化器，然后损失函数用了交叉熵，然后衡量模型性能的使用了准确率Accuracy。...当然tensorflow也有一套类似于PyTorch中的dataset，dataloader的那样自定义的数据集加载器的方法，在后续内容中会深入浅出的学一下。 - END -
，如果可以做到，那么也说明了这些权重在某种程度上表达了输入特征与输出之间的关系； 训练模型需要两个必要元素： 损失函数：衡量模型预测结果好坏； 优化方法：指导模型如何去修改权重； 损失函数 损失函数用于衡量模型的预测值与真实值之间的差异...，不同的问题使用的损失函数一般也是不同的，例如对于回归问题，即我们要预测的是数值，一个常用的用于回归问题的损失函数为MAE，即平均绝对误差，对于每个预测值y_pred，MAE计算它与y_true的差值的绝对值...，所有这些绝对值取平均就是MAE的结果，除了MAE，用于回归问题的还有很多损失函数，比如MSE、MASE、Huber loss等等，对于模型来说，在训练过程中，损失函数起到向导的作用，最小化损失函数就是模型要解决的问题...epoch，epoch的数量决定了模型使用各个数据点的次数； 理想的训练过程中，权重不断更新，损失不断减少，预测值越来越接近于真实值； 学习率和Batch Size 学习率决定了模型在每一个batch上学习到的内容的大小...，区别在于最后一层的激活函数选择sigmoid用于输出概率： from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers model
； 损失函数 损失函数用于衡量模型的预测值与真实值之间的差异，不同的问题使用的损失函数一般也是不同的，例如对于回归问题，即我们要预测的是数值，一个常用的用于回归问题的损失函数为MAE，即平均绝对误差，对于每个预测值...y_pred，MAE计算它与y_true的差值的绝对值，所有这些绝对值取平均就是MAE的结果，除了MAE，用于回归问题的还有很多损失函数，比如MSE、MASE、Huber loss等等，对于模型来说，在训练过程中...，或者一般直接叫做batch，每一轮完整的训练称之为epoch，epoch的数量决定了模型使用各个数据点的次数； 理想的训练过程中，权重不断更新，损失不断减少，预测值越来越接近于真实值； 学习率和Batch...分类问题 之前处理的都是回归问题，处理分类问题的区别只有以下两点： 损失函数：分类与回归在损失函数应用上不同，比如MAE和准确率； 输出层输出类型：也就是网络结构最后一层输出的内容，之前都是数值，如果是二分类问题...，区别在于最后一层的激活函数选择sigmoid用于输出概率： from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers model
数据预处理、特征工程、特征学习 数据预处理 向量化，将数据转换成神经网络可以处理的数据类型（张量）， # keras 中的编码函数 from keras.utils import to_categorical...）：若不同特征的范围差距非常大，会造成较大的梯度更新，导致模型无法收敛 取值较小（0-1） 同质性：不同特征值应该在大致相同的范围 特征标准化：是平均值为 0，标准差为 1。...初始时选择较少的层和参数 依次增加层数或神经元数量，直至这种增加对验证损失的影响很小 添加权重正则化（简单模型比复杂模型更不容易过拟合）：强制让模型权重只能取较小的值，从而限制模型的复杂度 L1 正则化...数据准备与初始化 对于图像处理 keras 有图像处理辅助工具的模块 from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator 数据格式化为机器学习的格式...（如张量） 归一化处理（取值进行缩放，不同特征取值缩放到一致的范围） 特征工程 开发比基准更好的模型 最后一层的激活： 损失函数：见下表 优化配置：优化器的选择？
它提供了许多预定义的层、损失函数和优化器，您可以轻松地将它们组合起来构建自定义模型。 此外，TensorFlow 2中的Keras还支持分布式训练，允许您利用多个GPU或TPU来加速模型训练。...，使用的是2.1.5版本，不能使用tf.keras来进行操作，需要单独的使用keras来操作。...learning_rate=0.5)) # 训练500轮 model_net.fit(x, y, verbose=1, epochs=500, validation_split=0.2) 训练轮数500，可以看到对应的损失值...这种模块化设计使得Keras具有很好的扩展性，用户可以轻松自定义模块来构建更复杂的模型。...高度优化的性能：Keras内部采用了高度优化的C/C++代码，使得它能够轻松处理大规模数据集，提高模型训练效率。 社区支持和文档完善：Keras是一个开源项目，拥有庞大的用户社区和完善的文档。
本文介绍以下内容： 使用 Keras 内置的 API 快速建立和训练模型，几行代码创建和训练一个模型不是梦； 自定义 Keras 中的层、损失函数和评估指标，创建更加个性化的模型。...个重要的参数： oplimizer ：优化器，可从 tf.keras.optimizers 中选择； loss ：损失函数，可从 tf.keras.losses 中选择； metrics ：评估指标，可从...tf.keras.metrics 中选择。...： 1 print(model.evaluate(data_loader.test_data, data_loader.test_label)) 自定义层、损失函数和评估指标 * 可能你还会问，如果现有的这些层无法满足我的要求...自定义损失函数需要继承 tf.keras.losses.Loss 类，重写 call 方法即可，输入真实值 y_true 和模型预测值 y_pred ，输出模型预测值和真实值之间通过自定义的损失函数计算出的损失值
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。...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。...然后，我们将自定义损失函数传递给 model.compile 作为参数，就像处理任何其他损失函数一样。...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。...注意，我们将实际值和预测值的差除以 10，这是损失函数的自定义部分。在缺省损失函数中，实际值和预测值的差值不除以 10。 记住，这完全取决于你的特定用例需要编写什么样的自定义损失函数。
自定义度量和损失函数 Keras自带许多内置度量和损失函数，这些函数在大多数情况下都非常有用。但很可惜，只有最常见的度量和损失函数是内置的。...所有度量基本都是某种形式的准确率，损失倒是有很多选择，但最新的研究成果并不多。如果你想要一些前沿的东西，你需要自己实现。 而这就是我们要做的了！...所有Keras损失和度量的定义方式与具有两个输入变量的函数相同：地面真值（ground truth）和预测值，函数始终返回度量或损失的值。...这可以通过使用Python的math，Keras或TensorFlow操作来实现。 看起来很简单！以下是如何创建和应用自定义损失和自定义度量的示例。我实现了通常用于度量图像质量的PSNR度量。...与度量和损失函数类似，如果你想要使用标准卷积，池化和激活函数之外的东西，你可能会发现自己需要创建自定义的层。
本文对Keras的部分做深入了解，主要包含：Keras标准工作流程如何使用Keras的回调函数如何自定义编写训练循环和评估循环Keras标准工作流程标准的工作流程：compile：编译fit：训练evaluate...In 11:# 通过Callback类子类化来创建自定义回调函数# 在训练过程中保存每个批量损失值组成的列表，在每轮结束时保存这些损失值组成的图from matplotlib import pyplot...在fit中使用自定义训练循环自定义训练步骤自定义训练循环的特点：拥有很强的灵活性需要编写大量的代码无法利用fit提供的诸多方便性，比如回调函数或者对分布式训练的支持等如果想自定义训练算法，但是仍想使用keras...内置训练逻辑的强大功能，折中方法：编写自定义的训练步骤函数，让Keras完成其他工作。...at 0x1b15e884c40>指标处理在调用compile之后，可用访问的内容：self.compiled_loss：传入compile()的损失函数self.compiled_metrics：传入的指标列表的包装器
与 MNIST 数据集一样，IMDB 数据集也内置于 Keras 库。它已经过预处理：评论（单词序列） 已经被转换为整数序列，其中每个整数代表字典中的某个单词。...中间层使用 relu 作为激活函数，最后一层使用 sigmoid 激活以输出一个 0~1 范围内的概率值（表示样本的目标值等于 1 的可能性，即评论为正面的可能性）。...这并不是唯一可行的选择，比如你还可以使用 mean_squared_error（均方误差）。但对于输出概率值的模型，交叉熵（crossentropy）往往是最好的选择。...有时你可能希望配置自定义优化器的 参数，或者传入自定义的损失函数或指标函数。...但验证损失和验证精度并非如此：它们似 乎在第四轮达到最佳值。这就是我们之前警告过的一种情况：模型在训练数据上的表现越来越好， 但在前所未见的数据上不一定表现得越来越好。
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。...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。...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。...mean_squared_error（平方差误差损失，用于回归，简写为 mse, 类实现形式为 MeanSquaredError 和 MSE） mean_absolute_error (绝对值误差损失，...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。
当类别数等于的时候，这个损失就是二元交叉熵，在Pytorch中提供了一个单独的实现。...，通常用于计算两个样本之间的像素，公式如下： 分子中之所以有一个系数2是因为分母中有重复计算和的原因，最后的取值范围是。...训练分割网络，例如FCN，UNet是选择交叉熵Loss还是选择Dice Loss？...假设我们用来表示预测值，而来表示真实标签值，那么交叉熵损失关于的梯度形式类似于（我会在文后给出推导），而Dice Loss的值是或，其关于的梯度形式为或，可以看到在极端情况下即和都很小的时候，计算得到的梯度值可能会非常大...(2)损失函数 softmax的损失函数一般是选择交叉熵损失函数，交叉熵函数形式为： 其中y_i表示真实的标签值 (3)需要用到的高数的求导公式 c'=0(c为常数） (x^a)'=ax^(a-1),
) 接下来，我们需要选择其他超参数，如学习速率、优化器和损失函数。...为了简单起见，我在这篇文章中不涉及选择这些值的问题。...在本文的最后，我将给出一些如何处理这个问题的提示，以使模型更好，但我们可以看到，随着训练时间的增加，模型损失在减少，这是一个很好的迹象，表明模型正在学习。...从第一张图可以看出，预测值与实际值的季节变化规律和趋势是相似的，但峰值没有实际值高。同时，由于时间序列预测应该是区间预测而不是单点估计，我们将使用错误率来形成置信区间或置信带。...我们可以看到误差带很宽，这意味着模型的置信度不高，可能会有一些预测误差。
Keras库提供了一种在训练深度学习模型时计算并报告一套标准度量的方法。 除了提供分类和回归问题的标准度量外，Keras还允许在训练深度学习模型时，定义和报告你自定义的度量。...教程概述 本教程分为4部分，分别是： 1.Keras的度量 2.Keras回归度量 3.Keras分类度量 4.Keras自定义度量 Keras的度量 Keras允许你列出在你的模型训练期间监控的度量。...例如： model.compile(..., metrics=['mse']) 你列出的特定带的度量可以是Keras函数的名称（如mean_squared_error）或这些函数得字符串别名（如“ mse...在这两种情况下，度量函数的名称都用作度量值的密匙。在这种情况下对于验证数据集来说度量将“ val_ ”前缀添加到密钥。 损失函数和明确定义的Keras度量都可以用作训练度量。...你可以通过检查现有度量的代码来了解如何编写自定义的度量。例如，下面是Keras中mean_squared_error损失函数和度量的代码。
对于训练中的每个批次，Keras会调用函数huber_fn()计算损失，用损失来做梯度下降。另外，Keras会从一开始跟踪总损失，并展示平均损失。 在保存这个模型时，这个自定义损失会发生什么呢？...对于指标，处理方法有所不同。 自定义指标 损失和指标的概念是不一样的：梯度下降使用损失（比如交叉熵损失）来训练模型，因此损失必须是可微分的（至少是在评估点可微分），梯度不能在所有地方都是0。...reset_states()方法默认将所有值重置为0.0（也可以改为其它值）。 笔记：Keras能无缝处理变量持久化。...另外，当你写的自定义损失函数、自定义指标、自定义层或任何其它自定义函数，并在Keras模型中使用的，Keras都自动将其转换成了TF函数，不用使用tf.function()。...确保自定义层的输出和keras.layers.LayerNormalization层的输出一致（或非常接近）。 训练一个自定义训练循环，来处理Fashion MNIST数据集。 a.
---- （第二部分：深度学习） 第10章 使用Keras搭建人工神经网络 第11章 训练深度神经网络 第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练 第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据...这项惩罚可以让神经网络产生接近0的编码，如果没有正确重建输入，还是会有损失，仍然会产生一些非0值。...实际上，变分自编码器的重建损失是像素重建误差的和，但当Keras计算"binary_crossentropy"损失时，它计算的是784个像素的平均值，而不是和。因此，重建损失比真正要的值小784倍。...或者，用一个没有标签的数据集，来生成新样本。 训练一个DCGAN来处理选择的数据集，生成新图片。添加经验接力，看看它是否有作用。再将其变为一个条件GAN，可以控制生成的类。 参考答案见附录A。...（第二部分：深度学习） 第10章 使用Keras搭建人工神经网络 第11章 训练深度神经网络 第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练 第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据
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