张量通常是一个多维数组（就像NumPy的ndarray），但也可以是标量（即简单值，比如42）。张量对于自定义的损失函数、标准、层等等非常重要，接下来学习如何创建和操作张量。...原因是函数tf.transpose(t)所做的和NumPy的属性T并不完全相同：在TensorFlow中，是使用转置数据的复制来生成张量的，而在NumPy中，t.T是数据的转置视图。...相反的，指标（比如准确率）是用来评估模型的：指标的解释性一定要好，可以是不可微分的，或者可以在任何地方的梯度都是0。 但是，在多数情况下，定义一个自定义指标函数和定义一个自定义损失函数是完全一样的。...现在你就可以计算任何函数的梯度（只要函数在计算点可微就行），甚至可以阻止反向传播，还能写自己的梯度函数！TensorFlow的灵活性还能让你编写自定义的训练循环。...什么时候需要创建自定义的训练循环？ 自定义Keras组件可以包含任意Python代码吗，或者Python代码需要转换为TF函数吗？ 如果想让一个函数可以转换为TF函数，要遵守设么规则？
如果你想减小 f(x) 的值，你只需要将 x 沿着导数的相反方向移动一点。 2.4.2 张量操作的导数：梯度 我们刚刚看的函数将标量值x转换为另一个标量值y：你可以将其绘制为二维平面上的曲线。...现在想象一个将标量元组(x, y)转换为标量值z的函数：那将是一个矢量操作。你可以将其绘制为三维空间中的二维表面（由坐标x, y, z索引）。...梯度只是将导数的概念推广到以张量作为输入的函数。还记得对于标量函数，导数代表函数曲线的局部斜率吗？同样，张量函数的梯度代表函数描述的多维表面的曲率。它描述了当输入参数变化时函数输出如何变化。...但这是真的吗？在实践中如何计算复杂表达式的梯度？在我们本章开始的两层模型中，如何计算损失相对于权重的梯度？这就是反向传播算法的作用。...我将为您快速介绍 Keras（keras.io）和 TensorFlow（tensorflow.org），这是本书中将使用的基于 Python 的深度学习工具。
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...交叉熵损失可以从理论公式推导出几个结论（优点），具体公式推导不在这里详细讲解，如下： 预测的值跟目标值越远时，参数调整就越快，收敛就越快； 不会陷入局部最优解 交叉熵损失函数的标准形式（也就是二分类交叉熵损失...的绝对差值的总和 ? 最小化： ? 缺点： 梯度恒定，不论预测值是否接近真实值，这很容易导致发散，或者错过极值点。 导数不连续，导致求解困难。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。...默认：mean 07 总结 上面这些损失函数是我们在日常中经常使用到的，我将TensorFlow和PyTorch相关的API都贴出来了，也方便查看，可以作为一个手册文章，需要的时候点出来看一下。
本期，Siraj将教大家通过在Keras中用TensorFlow后端编写Python脚本，把原图像变成任意艺术家的风格，从而实现风格迁移。...图像的张量表示 要用的一幅原图以及一幅风格图，将原图进行风格转化： ? 首先将图片输入神经网络，将它们转换为同一数据格式，Keras后端TensorFlow的变量函数等价于tf.variable。...梯度给出了如何更新输出图像的方向，这样一来原图和风格图像的区别就变小了。 4. 将损失函数合并为单个标量 调用助手类组合损失函数并给出它的模型和，输出图像作为参数。 5....得到关于损失的输出图像的梯度 利用Keras的梯度函数，在后台转换为tf.gradients。这就给出了一个张量关于一个或多个其他张量的符号梯度。 6....在输出图像的像素上运行优化算法（L-BFGS）以最小化损失 这与随机梯度下降很相似，但收敛速度更快。把计算出的梯度输入最小化函数，它就能输出结果图像，让我们看看是什么样的！ ?
很多常见的损失函数（包括下列函数）都是凸函数： L2 损失函数 对数损失函数 L1 正则化 L2 正则化 梯度下降法的很多变体都一定能找到一个接近严格凸函数最小值的点。...TensorFlow 中的特征列内还封装了元数据，例如： 特征的数据类型 特征是固定长度还是应转换为嵌套 特征列可以包含单个特征。 “特征列”是 Google 专用的术语。...在机器学习中，梯度是模型函数偏导数的向量。梯度指向最速上升的方向。 梯度裁剪 (gradient clipping) 在应用梯度值之前先设置其上限。梯度裁剪有助于确保数值稳定性以及防止梯度爆炸。...层是 Python 函数，以张量和配置选项作为输入，然后生成其他张量作为输出。当必要的张量组合起来，用户便可以通过模型函数将结果转换为 Estimator。...S 型函数的公式如下： 在逻辑回归问题中， 非常简单： 换句话说，S 型函数可将 转换为介于 0 到 1 之间的概率。 在某些神经网络中，S 型函数可作为激活函数使用。
很多常见的损失函数（包括下列函数）都是凸函数： L2 损失函数 对数损失函数 L1 正则化 L2 正则化 梯度下降法的很多变体都一定能找到一个接近严格凸函数最小值的点。...TensorFlow 中的特征列内还封装了元数据，例如： 特征的数据类型 特征是固定长度还是应转换为嵌套 特征列可以包含单个特征。 “特征列”是 Google 专用的术语。...在机器学习中，梯度是模型函数偏导数的向量。梯度指向最速上升的方向。 梯度裁剪 (gradient clipping) 在应用梯度值之前先设置其上限。梯度裁剪有助于确保数值稳定性以及防止梯度爆炸。...层是 Python 函数，以张量和配置选项作为输入，然后生成其他张量作为输出。当必要的张量组合起来，用户便可以通过模型函数将结果转换为 Estimator。...换句话说，S 型函数可将 ? 转换为介于 0 到 1 之间的概率。 在某些神经网络中，S 型函数可作为激活函数使用。 softmax 一种函数，可提供多类别分类模型中每个可能类别的概率。
很多常见的损失函数（包括下列函数）都是凸函数： L2 损失函数 对数损失函数 L1 正则化 L2 正则化 梯度下降法的很多变体都一定能找到一个接近严格凸函数最小值的点。...TensorFlow 中的特征列内还封装了元数据，例如： 特征的数据类型 特征是固定长度还是应转换为嵌套 特征列可以包含单个特征。 “特征列” 是 Google 专用的术语。...梯度 (gradient) 偏导数相对于所有自变量的向量。在机器学习中，梯度是模型函数偏导数的向量。梯度指向最速上升的方向。...层是 Python 函数，以张量和配置选项作为输入，然后生成其他张量作为输出。当必要的张量组合起来，用户便可以通过模型函数将结果转换为 Estimator。...在逻辑回归问题中， σ 非常简单： ? 换句话说，S 型函数可将 σ 转换为介于 0 到 1 之间的概率。 在某些神经网络中，S 型函数可作为激活函数使用。
很多常见的损失函数（包括下列函数）都是凸函数： L2 损失函数 对数损失函数 L1 正则化 L2 正则化 梯度下降法的很多变体都一定能找到一个接近严格凸函数最小值的点。...TensorFlow 中的特征列内还封装了元数据，例如： 特征的数据类型 特征是固定长度还是应转换为嵌套 特征列可以包含单个特征。 「特征列」是 Google 专用的术语。...在机器学习中，梯度是模型函数偏导数的向量。梯度指向最速上升的方向。 梯度裁剪 (gradient clipping) 在应用梯度值之前先设置其上限。梯度裁剪有助于确保数值稳定性以及防止梯度爆炸。...层是 Python 函数，以张量和配置选项作为输入，然后生成其他张量作为输出。当必要的张量组合起来，用户便可以通过模型函数将结果转换为 Estimator。...在逻辑回归问题中，σ非常简单： ? 换句话说，S 型函数可将σ转换为介于 0 到 1 之间的概率。 在某些神经网络中，S 型函数可作为激活函数使用。
很多常见的损失函数（包括下列函数）都是凸函数： L2 损失函数 对数损失函数 L1 正则化 L2 正则化 梯度下降法的很多变体都一定能找到一个接近严格凸函数最小值的点。...TensorFlow 中的特征列内还封装了元数据，例如： 特征的数据类型 特征是固定长度还是应转换为嵌套 特征列可以包含单个特征。 “特征列”是 Google 专用的术语。...在机器学习中，梯度是模型函数偏导数的向量。梯度指向最速上升的方向。 梯度裁剪 (gradient clipping) 在应用梯度值之前先设置其上限。梯度裁剪有助于确保数值稳定性以及防止梯度爆炸。...层是 Python 函数，以张量和配置选项作为输入，然后生成其他张量作为输出。当必要的张量组合起来，用户便可以通过模型函数将结果转换为 Estimator。...在逻辑回归问题中， σ 非常简单： ? 换句话说，S 型函数可将 σ 转换为介于 0 到 1 之间的概率。 在某些神经网络中，S 型函数可作为激活函数使用。
很多常见的损失函数（包括下列函数）都是凸函数： L2 损失函数 对数损失函数 L1 正则化 L2 正则化 梯度下降法的很多变体都一定能找到一个接近严格凸函数最小值的点。...TensorFlow 中的特征列内还封装了元数据，例如： 特征的数据类型 特征是固定长度还是应转换为嵌套 特征列可以包含单个特征。 “特征列” 是 Google 专用的术语。...梯度 (gradient) 偏导数相对于所有自变量的向量。在机器学习中，梯度是模型函数偏导数的向量。梯度指向最速上升的方向。...层是 Python 函数，以张量和配置选项作为输入，然后生成其他张量作为输出。当必要的张量组合起来，用户便可以通过模型函数将结果转换为 Estimator。...在逻辑回归问题中，σ非常简单： ? 换句话说，S 型函数可将σ转换为介于 0 到 1 之间的概率。 在某些神经网络中，S 型函数可作为激活函数使用。
我们先来看一下李老师对于课程名称的解释。 ? 可以看出，其中的“深度”描述了机器学习的方法，也就是说本门课程主要内容是关于深度学习的，而“结构化”则是深度学习的任务。...结构化的（输出）学习； 机器学习就是去寻找一个函数 f 回归 分类 机构化学习 ? 输出序列:以语音到文本的转换为例 ? 输出矩阵：以图像到图像、文字到图像的转换为例 ?...反向传播：一种计算梯度的高效方法 通过计算图（computational graph）理解反向传播：Tensorflow, Theano, CNTK, etc. ? ?...计算图：一种描述函数的“语言” 节点：变量（标量、向量、张量……） 边线：操作（简单函数） ? 参数共享：相同的参数出现在不同的节点 前馈网络计算图 ? 前馈网络的损失函数 ? 损失函数的梯度 ?...计算梯度需要：计算偏导数，使用反向模式→输出总是一个标量（scalar） 递归网络计算图 ? ? ? ? 参考资料 ? 第五章 语言建模 ?
很多常见的损失函数（包括下列函数）都是凸函数： L2 损失函数 对数损失函数 L1 正则化 L2 正则化 梯度下降法的很多变体都一定能找到一个接近严格凸函数最小值的点。...TensorFlow 中的特征列内还封装了元数据，例如： 特征的数据类型 特征是固定长度还是应转换为嵌套 特征列可以包含单个特征。 “特征列”是 Google 专用的术语。...层是 Python 函数，以张量和配置选项作为输入，然后生成其他张量作为输出。当必要的张量组合起来，用户便可以通过模型函数将结果转换为 Estimator。...一种标量值，以 lambda 表示，用于指定正则化函数的相对重要性。...在逻辑回归问题中，σ 非常简单： ? 换句话说，S 型函数可将 σ 转换为介于 0 到 1 之间的概率。 在某些神经网络中，S 型函数可作为激活函数使用。
可以将导数计算为任意顺序（可以采用导数的导数等），只要最终输出为标量（例如，损失函数），就可以将其分配给多个参数数组。...中训练模型的关键在于定义一个返回标量损失的函数。...然后可以将此损失函数包装在Autograd的grad函数中以计算梯度。您可以指定哪个参数包含用于计算grad的argnum参数的梯度的参数，并且请记住，损失函数必须返回单个标量值，而不是数组。...我们称我们先前定义的梯度函数（这是我们编写的用于计算损失的函数的函数转换），并将得到的梯度应用于模型的参数。...我发现该模型通过仅通过梯度的相位而不是原始复数梯度本身来更新参数（phase_objects），可以获得更好的结果。
Overall 在开始之前, 我们先提前总结整个过程的思想: 使用一元一次函数的原型: y = mx + b 作为模型的原型 定义损失函数为差值平方的平均值 使用梯度下降算法来进行损失函数的最小值求解...损失函数 损失函数的实际公式是: J = average([(y'1 - y1)^2, (y'2 - y2)^2, ..., (y'n - yn)^2]) 即预测值与真实值的差的平方的算数平均数 因此我们的损失函数代码为...而TensorFlow实际上封装了这么一个逻辑(毕竟要用代码实现求偏导实际上还是过于繁琐了) 实际上在梯度下降的过程中, TensorFlow会自动地去调整已经向TensorFlow注册了的variable...此外我们可以在每次训练时都输出损失函数的值, 可以更显式看到损失函数减小的过程. function train() { optimizer.minimize(() => { const..., 线性回归的梯度下降函数是凹函数, 因此存在且只存在一个最优解.
很多常见的损失函数（包括下列函数）都是凸函数： L2 损失函数 对数损失函数 L1 正则化 L2 正则化 梯度下降法的很多变体都一定能找到一个接近严格凸函数最小值的点。...在 TensorFlow 中，会按反向传播损失训练嵌套，和训练神经网络中的任何其他参数时一样。...TensorFlow 中的特征列内还封装了元数据，例如： 特征的数据类型 特征是固定长度还是应转换为嵌套 特征列可以包含单个特征。 “特征列”是 Google 专用的术语。...在 TensorFlow 中，特征工程通常是指将原始日志文件条目转换为 tf.Example proto buffer。另请参阅 tf.Transform。 特征工程有时称为特征提取。...在机器学习中，梯度是模型函数偏导数的向量。梯度指向最速上升的方向。 梯度裁剪 (gradient clipping) 在应用梯度值之前先设置其上限。梯度裁剪有助于确保数值稳定性以及防止梯度爆炸。
很多常见的损失函数（包括下列函数）都是凸函数： L2 损失函数 对数损失函数 L1 正则化 L2 正则化 梯度下降法的很多变体都一定能找到一个接近严格凸函数最小值的点。...在机器学习中，梯度是模型函数偏导数的向量。梯度指向最高速上升的方向。 梯度裁剪 (gradient clipping) 在应用梯度值之前先设置其上限。梯度裁剪有助于确保数值稳定性以及防止梯度爆炸。...层是 Python 函数，以张量和配置选项作为输入，然后生成其他张量作为输出。当必要的张量组合起来后，用户便可以通过模型函数将结果转换为 Estimator。...学习速率 (learning rate) 在训练模型时用于梯度下降的一个标量。在每次迭代期间，梯度下降法都会将学习速率与梯度相乘。得出的乘积称为梯度步长。 学习速率是一个重要的超参数。...S 型函数的公式如下： 在逻辑回归问题中， 非常简单： 换句话说，S 型函数可将转换为介于 0 到 1 之间的概率。 在某些神经网络中，S 型函数可作为激活函数使用。
很多常见的损失函数（包括下列函数）都是凸函数： L2 损失函数 对数损失函数 L1 正则化 L2 正则化 梯度下降法的很多变体都一定能找到一个接近严格凸函数最小值的点。...在机器学习中，梯度是模型函数偏导数的向量。梯度指向最高速上升的方向。 梯度裁剪 (gradient clipping) 在应用梯度值之前先设置其上限。梯度裁剪有助于确保数值稳定性以及防止梯度爆炸。...层是 Python 函数，以张量和配置选项作为输入，然后生成其他张量作为输出。当必要的张量组合起来后，用户便可以通过模型函数将结果转换为 Estimator。...学习速率 (learning rate) 在训练模型时用于梯度下降的一个标量。在每次迭代期间，梯度下降法都会将学习速率与梯度相乘。得出的乘积称为梯度步长。 学习速率是一个重要的超参数。...S 型函数的公式如下： y=11+e−σ 在逻辑回归问题中，σ 非常简单： σ=b+w1x1+w2x2+…wnxn 换句话说，S 型函数可将 σ 转换为介于 0 到 1 之间的概率。
前言 在本文中将介绍与我的毕设论文演示案例相关的TensorFlow的一些基础知识，包括张量、计算图、操作、数据类型和维度以及模型的保存，接着在第二部分，本文将介绍演示案例代码中用到的一些TensorFlow...，然后我们根据输入数据的类型进而采取比较合适的交叉熵函数（Crossentropy），用来衡量真实值与预测值的偏差，最后我们我们将根据项目真实情况选取合适的优化器（图中选用的为sgd，即随机梯度下降法）...图2.1 API详解 上述内容是我们对TensorFlow中的API做了宏观的描述，接下来我将着重介绍5个代码案例中较为重要的API： tf.keras.models.Sequential：我们可以通过...API来编译经Sequential构建好的模型，同时也可以定义优化器、损失函数、如何对网络参数进行优化以及在训练过程中是否要计算准确率等，我们来看看官网中对此API的解释： ?...5,strides = 1,padding = "same",activation = "relu"), # 28*28# 编译模型 优化器--adam （sgd--随机梯度下降法）损失函数--
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