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我的自定义损失定义如下： def custom_mse(): great = K.tf.greater(y_true,0.5)，未接触的预测和真实标签的MSE，以及仅在真实标签中的值大于0.5的位置上的元素的MSE。这很好用，但现在我想做一些不同的事情。 我想创建一个损失，将0.01-0.2范围</e
浏览 14提问于2020-11-25得票数 0
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我有一个自定义损失f =x+y，其中我有这样的约束:当优化f时，x应该在(0.10，0.2)的范围内，y应该在(0.6，0.1)的范围内，y是实际标签和预测标签之间的均方差，x是不同类型的作业。该模型不是基于x进行训练的；但是，在预测范围内获得不同类型的作业时，需要对其进行优化。
我遇到了关于如何将scipy.optimize与函数参数的界限一起使用的</
浏览 18提问于2019-08-05得票数 0
我想在Keras中修改verbose的显示信息。==========] - 72s 456us/step - loss: 0.2823 - acc:
0.8511 - val_loss: 0.2933 - val_acc: 0.8629 但是其他的看起来像这样....] - ETA: 81s - loss: 20.7154 - x1_loss: 9.5913 - x2_loss: 10.0536 - x3_loss: 1.0705 我怎样才能像他一样展示我的损失价值
浏览 14提问于2020-03-25得票数 0
在我看来，在有和没有正则化的训练课上，损失历史的结果似乎增加了正则化的术语，对吗？当我的模型没有正则化项时，损失值从小于1开始，但是当我用正则化(L1L2)对模型进行再训练时，相同问题的损失值从500开始。我得到的唯一合乎逻辑的解释是，Keras在增加正则化项之后报告了损失值。我相信没有正则化的损失</
浏览 0提问于2018-08-12得票数 2
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我正在尝试使用Keras来实现在中完成的工作。作者提供了tensorflow代码，该代码可以处理复杂的细节。我只是尝试在Keras中使用他预先构建的函数。他的自定义损失函数是学习一个参数'alpha‘，它控制损失函数的形状。我想跟踪‘阿尔法’，除了在训练中的损失。我对Keras自定义丢失函数和包装器有些熟悉，但我不完全
浏览 0提问于2019-06-25得票数 3
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我使用Keras和TensorFlow来实现一个深度神经网络。当我损失和迭代次数时，在每一个时代之后，损失都会有一个显著的跳跃。实际上，每个迷你批次的损失应该各不相同，但是Keras计算的是小批的移动平均损失，这就是为什么我们获得了一条平滑的曲线而不是任意的曲线。移动平均线的阵列在每一个时代之后都会被重置，因此我们可以观察到损失的</em
浏览 4提问于2022-04-29得票数 1
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Keras均方误差损失层
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我目前正在实现一个自定义损失层，在这个过程中，我偶然发现了objectives.py文件1中均方误差的实现。我知道我在理解这个损失计算时遗漏了一些东西，因为我总是认为平均是在每个小批量(张量的0轴)中的每个样本上单独进行的，但看起来平均实际上是在最后一个轴上进行的，在单个向量中，这意味着它是在所有输出上进行的我在处理自定义损失层时偶然发现了这一点，因为它需要对一些
浏览 1提问于2017-01-18得票数 5
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。这就是为什么我认为自定义损失函数应该返回一系列损失，即单个标量值的insead
浏览 8提问于2020-08-13得票数 24
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我试图在Keras (tensorflow后端)中创建一个自定义的目标函数，并添加一个参数，其值将取决于正在培训的批处理。self.model.compile(loss=self.myLoss(stateValue = self.stateValue),我的火车功能如下computeStateValueVectorForCurrentBatch(batch)
model.fit(xV
浏览 0提问于2018-03-18得票数 1
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我正在Keras中创建一个自定义的损失函数。下面是一个例子。import keras.backend as K loss = K.square(y_pred - y_true)return loss 现在在这个例子中，我只想从y_pred中减去特定值，但是由于这是在tensorflow中，我如何迭代抛出它们。例如，我可以遍历y_pred来选择</e
浏览 14提问于2020-07-01得票数 0
我试图了解如何创建一个tensorflow模型，而不是执行单一的分类，而是同时执行多个项的分类。good[0]: summer hat, light shirt, light pants,到目前为止，我只能对单一类型的衣服进行分类，即夏季帽- 95%的冬季帽- 5%。总结我的</
浏览 0提问于2020-02-25得票数 0
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一些层有正则化损失。我希望有一个只跟踪正则化损失的“指标”，这样我就可以(从总损失中)在进度条中单独看到正则化损失在训练过程中是如何演变的。此外，考虑到指标保存在历史对象中(由fit返回)，我可以很容易地绘制并保存(到文件中)训练结束时的正则化损失。 如何编写仅用于正则化损失的自定义指标？我知道我可以有一个回调来迭代模型的各个层并对正则化损失求和
浏览 10提问于2020-04-26得票数 2
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Keras损失值显著跳跃
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我正在用Tensorflow在Keras开发一个简单的神经网络。损失值从上一批小批次的L-1显著上升到第一批小型的历元L。
为了避免移动平均，我实现了我自己的损失函数，它应该输出小批的损失值，而不是批量上的移动平均值。因为每一小批都是不同的，因此相应的损失也必须是不同的。由于这个原因，我期望通过我的
浏览 7提问于2022-05-04得票数 0
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(tf.keras.layers.Dense(2080, activation=keras.activations.relu))
model.add(tf.keras.layers.Dense(180我测试过的其他几个激活函数，如tanh、softmax或sigmoid也做了同样的事情。我是机器学习的新手，但我不认为累计值应该在如此一致和低的数字上达到峰值。最好的选择是让输出矩阵对应于0.999998和1，例如0.
浏览 12提问于2019-01-18得票数 0
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如何在keras回归中编写一个自定义损失函数，其中MAE仅计算在一定阈值以上的y_pred。就像。y_true = 10、14、23、30、5、4、如何编写一个自定义损失函数，其中仅计算出y_pred值大于20的MAE (平均绝对误差)，即y_pred出现了这个问题，因为我需要的模型只能正确地预测最高范围的预测，所以我只能使用那些数据点，只有返回最高
浏览 3提问于2020-06-22得票数 2
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我正在尝试学习一种使用keras的双分支神经网络联合嵌入图像和文本的表示。我的模型就是这样的：
以下是我目前的培训模式：我必须使用双向排序损失具体而言，我的问题是:在计算损失时，是否有方法包括整个批的输出，或者至少包括前面的n个样本的输出？我看到如何做这种事情<e
浏览 2提问于2020-04-16得票数 0
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+\hat{y}_t\right)},
其中y_t是实际值，\hat{y}_t是预测值。然后，这个分数可以从1中减去，从而在指定的预测范围内产生预测的百分比精度。我正在使用keras，并且已经看到我可以指定一个自定义的损失函数和度量。由于我的预测精度将使用sMAPE 3(如上面所定义的)来衡量，所以我有必要使用它作为我的损失函数。这是因为我的关
浏览 0提问于2018-11-12得票数 2
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我正在使用Keras开发一个检测器，其中输出y_true包含一个具有500个值的向量"y“，其中包含一个脉冲，该脉冲表示从信号的500个样本中检测到的事件的时间。.,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,....0,0,0] 我以前用过“均方误差”来计算损失，它是有效的，但我想使用一个损失函数，它考虑了从脉冲到y_true的中间值和y_pred的最大
浏览 23提问于2021-02-05得票数 0
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我知道在Keras自定义丢失函数中最好避免循环，但我认为我必须这样做。问题是:我试图实现一个损失函数，该函数计算多组数据的损失值，然后将这些值聚合成一个唯一的值。例如，我有6个数据输入，所以在我的Keras丢失中，我将有6个y_true和6个y_pred。我想要计算两个损失值:一个用于前3个元素，一个用于最后3个元素。return final_loss
有可能实现
浏览 0提问于2020-04-06得票数 2
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我正在尝试用tensorflow和keras构建一个网络，用于两类分类(成功或失败)。我可以根据处理NaN数据的方式来处理数据的大小，但为此，假设我的完整输入数据集是(502，68)。我在课堂上玩过举重，但没有很有说服力的结果。
对我来说问题是损失函数。这就是为什么我想用AUROC作为损失。我发现唯一谈论这件事的就是六年前的这篇文章，它让我对这个想法不屑一顾。但是，keras将接受
浏览 7提问于2022-07-21得票数 1
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