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tensorflow中损失函数的用法

1、经典损失函数：分类问题和回归问题是监督学习的两大种类。这一节将分别介绍分类问题和回归问题中使用到的经典损失函数。分类问题希望解决的是将不同的样本分到事先定义到的经典损失函数。...交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离，它是分类问题中试用版比较广的一种损失函数。交叉熵是一个信息论中的概念，它原本是用来估计平均编码长度的。...Softmax回归本身就可以作为一个学习算法来优化分类结果，但在tensorflow中，softmax回归的参数被去掉了，它只是一层额外的处理层，将神经网络的输出变成一个概率分布。...这一行代码包含了4个不同的tensorflow运算。通过tf.clip_by_value函数可以将一个张量中的是数值限制在一个范围之内，这样就可以避免一些运算错误(比如log0是无效的)。...2、自定义损失函数：tensorflow不仅支持经典的损失函数。还可以优化任意的自定义损失函数。下面介绍如何通过自定义损失函数的方法，使得神经网络优化的结果更加接近实际问题的需求。

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tensorflow学习笔记（三）：损失函数

`labels` must have the same shape `[batch_size, num_classes]` #return loss:[batch_size], 里面保存是batch中每个样本的...，不需要进行sigmoid运算，函数内部进行了sigmoid操作。...nce_loss(nce_weights, nce_biases, embed, train_labels, num_sampled, vocabulary_size): #word2vec中用到了这个函数...log_perps /= total_size return log_perps 关于weights：形状应该是[T, batch_size] ,如果input包含填充的数据，对应的weights置...这样就可以保证，填充的数据不会进行梯度下降。

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【tensorflow2.0】损失函数losses

一般来说，监督学习的目标函数由损失函数和正则化项组成。...（Objective = Loss + Regularization）对于keras模型，目标函数中的正则化项一般在各层中指定，例如使用Dense的 kernel_regularizer 和 bias_regularizer...损失函数在模型编译时候指定。对于回归模型，通常使用的损失函数是平方损失函数 mean_squared_error。...内置的损失函数一般有类的实现和函数的实现两种形式。...，用于二分类，最著名的应用是作为支持向量机SVM的损失函数，类实现形式为 Hinge) kld(相对熵损失，也叫KL散度，常用于最大期望算法EM的损失函数，两个概率分布差异的一种信息度量。

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tensorflow: 损失函数(Losses Functions) 探究

损失函数定义 From Tensorflow - Losses： Losses The loss ops measure error between two tensors, or between...tf.nn.l2_loss tf.nn.log_poisson_loss 即： Losses 损失运算用于测量两个张量之间或张量与0之间的误差。...这些可以用于测量回归任务中的网络的精确度，或用于正则化的目的（权重衰减）。...tf.nn.log_poisson_loss l2_loss From tf.nn.l2_loss： tf.nn.l2_loss l2_loss( t, name=None ) Defined in tensorflow...实验源码自己编写代码进行验证： import tensorflow as tf import numpy as np a = np.zeros(shape=[10, 5, 1], dtype=np.float32

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keras中的损失函数

损失函数是模型优化的目标，所以又叫目标函数、优化评分函数，在keras中，模型编译的参数loss指定了损失函数的类别，有两种指定方法： model.compile(loss='mean_squared_error...或者 from keras import losses model.compile(loss=losses.mean_squared_error, optimizer='sgd') 你可以传递一个现有的损失函数名...，或者一个TensorFlow/Theano符号函数。...该符号函数为每个数据点返回一个标量，有以下两个参数: y_true: 真实标签. TensorFlow/Theano张量 y_pred: 预测值....TensorFlow/Theano张量，其shape与y_true相同实际的优化目标是所有数据点的输出数组的平均值。

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Tensorflow入门教程(二十二）——分割模型中的损失函数

在之前的篇章中我分享过2D和3D分割模型的例子，里面有不同的分割网络Unet，VNet等。今天我就从损失函数这个方向给大家分享一下在分割模型中常用的一些函数。...1、dice_loss 我在之前的文章中用的损失函数一直都是dice_loss，在这篇文章中《V-Net: Fully Convolutional Neural Networks for Volumetric...2、tversky_loss 分割任务中的主要挑战之一是数据的不平衡性，例如癌症区域和非癌症区域相差很大，所以有一些文章为了解决数据不平衡性问题，提出了一些改进的损失函数，在这篇文章中《Tversky...我用tensorflow复现了上面三种损失函数的2D版本和3D版本，具体实现我已经分享到github上： https://github.com/junqiangchen/Image-Segmentation-Loss-Functions...欢迎大家可以分享其他分割模型损失函数，让我们一起学习交流。

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深度学习中的损失函数

上一篇介绍了回归任务的常用损失函数，这一次介绍分类任务的常用损失函数深度学习中的损失函数一.分类任务与回归任务不同，分类任务是指标签信息是一个离散值，其表示的是样本对应的类别，一般使用...one-hot的中文释义为独热，热的位置对应于向量中的1，所以容易理解独热的意思是指向量中只有一个位置为1，而其他位置都为0。...1.交叉熵损失作为信息论基本概念之一，熵被用来衡量一个系统内信息的复杂度。...上熵的均值 output = tf.reduce_mean(output) 2.铰链损失 Hinge loss最初在SVM中提出，通常用于最大化分类间隔，铰链损失专用于二分类问题，核心思想是着重关注尚未分类的样本...，对于已经能正确分类的样本即预测标签已经是正负1的样本不做惩罚，其loss为0，对于介于-1~1的预测标签才计算损失。

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机器学习中的损失函数

总第121篇前言在机器学习中，同一个数据集可能训练出多个模型即多个函数（如下图所示，同样的数据集训练出三种不同的函数）,那么我们在众多函数中该选择哪个函数呢？...2.平方损失函数平方损失就是线性回归中的残差平方和，常用在回归模型中，表示预测值（回归值）与实际值之间的距离的平方和。...3.绝对损失函数绝对损失与平方损失类似，也主要用在回归模型中，表示预测值与实际值之间的距离。...5.对数损失函数对数损失函数主要用在逻辑回归中，在逻辑回归模型中其实就是预测某个值分别属于正负样本的概率，而且我们希望预测为正样本的概率越高越好。...6.Hinge损失函数 Hinge损失主要用在SVM算法中，具体公式如下：形状比较像合页，又称合页损失函数 Yi表示样本真实分类，Yi=-1表示负样本，Yi=1表示正样本，Yi~表示预测的点到分离超平面的距离

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神经网络中的损失函数

在《神经网络中常见的激活函数》一文中对激活函数进行了回顾，下图是激活函数的一个子集—— 而在神经网络领域中的另一类重要的函数就是损失函数，那么，什么是损失函数呢？...在机器学习中，损失函数是代价函数的一部分，而代价函数是目标函数的一种类型。在应用中，损失函数通常作为学习准则与优化问题相联系，即通过最小化损失函数求解和评估模型。...Hinge Loss 损失函数 Hinge loss损失函数通常适用于二分类的场景中，可以用来解决间隔最大化的问题，常应用于著名的SVM算法中。...在孪生神经网络（siamese network）中，其采用的损失函数是contrastive loss，这种损失函数可以有效的处理孪生神经网络中的paired data的关系，形式上并不一定是两个Net...在损失函数中引入 δ 项，使 MSE 向 MAE 的转变趋于平滑。

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TensorFlow2.0（8）：误差计算——损失函数总结

TensorFlow2.0（5）：张量限幅 TensorFlow2.0（6）：利用data模块进行数据预处理 TensorFlow2.0（7）：4种常用的激活函数 1 均方差损失函数：MSE...，对于分类问题，特别是目标输出为One-hot向量的分类任务中，下面要说的交叉熵损失函数就要合适的多。...2 交叉熵损失函数交叉熵（Cross Entropy）是信息论中一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性信息，交叉熵越小，两者之间差异越小,当交叉熵等于0时达到最佳状态，也即是预测值与真实值完全吻合...假设对于一个分类问题，其可能结果有5类，由表示，有一个样本，其真实结果是属于第2类，用One-hot编码表示就是，也就是上面公司中的。现在有两个模型，对样本的预测结果分别是和，也就是上面公式中的。...在TensorFlow中，计算交叉熵通过tf.losses模块中的categorical_crossentropy()方法。

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【损失函数】常见的损失函数(loss function)总结

损失函数用来评价模型的预测值和真实值不一样的程度，损失函数越好，通常模型的性能越好。不同的模型用的损失函数一般也不一样。损失函数分为经验风险损失函数和结构风险损失函数。...指数损失函数（exponential loss）指数损失函数的标准形式如下： ? 特点： (1)对离群点、噪声非常敏感。经常用在AdaBoost算法中。 6....交叉熵损失函数 (Cross-entropy loss function) 交叉熵损失函数的标准形式如下: ? 注意公式中 ? 表示样本， ? 表示实际的标签， ?...表示预测的输出， ? 表示样本总数量。特点： (1)本质上也是一种对数似然函数，可用于二分类和多分类任务中。...为神经元的实际输出（ ? ）。同样可以看看它的导数： ? 另外， ? 所以有： ? ? 所以参数更新公式为： ? 可以看到参数更新公式中没有 ? 这一项，权重的更新受 ?

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tensorflow学习笔记（三十八）:损失函数加上正则项

tensorflow Regularizers 在损失函数上加上正则项是防止过拟合的一个重要方法,下面介绍如何在TensorFlow中使用正则项. tensorflow中对参数使用正则项分为两步:...的话,就取GraphKeys.WEIGHTS中的weights....函数返回一个标量Tensor,同时,这个标量Tensor也会保存到GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES中.这个Tensor保存了计算正则项损失的方法....tensorflow中的Tensor是保存了计算这个值的路径(方法),当我们run的时候,tensorflow后端就通过路径计算出Tensor对应的值现在,我们只需将这个正则项损失加到我们的损失函数上就可以了...,它们俩中有regularizer形参.如果传入这个参数的话,那么variable_scope内的weights的正则化损失,或者weights的正则化损失就会被添加到GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES

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深度学习中损失函数和激活函数的选择

前言本篇博客的目的是根据业务目标，为大家提供关于在构建神经网络时，如何根据需求选择合适的最终层激活函数和损失函数的指导和建议。...最终激活函数 Sigmoid——这将产生一个介于0和1之间的值，我们可以推断出模型对示例属于该类别的信心程度。损失函数二元交叉熵——交叉熵量化了两个概率分布之间的差异。...最终激活函数 Softmax——这将为每个输出产生介于0和1之间的值，这些值的总和为1。所以这可以被推断为概率分布。损失函数交叉熵——交叉熵量化了两个概率分布之间的差异。...最终激活函数 Sigmoid——这将产生一个介于0和1之间的值，我们可以推断出模型对于某个实例属于该类别的信心程度。损失函数二元交叉熵——交叉熵量化了两个概率分布之间的差异。...总结以下表格总结了上述信息，以便您能够快速找到适用于您用例的最终层激活函数和损失函数。参考：人工智能学习指南

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独家 | 机器学习中的损失函数解释

影响模型行为：某些损失函数可能会影响模型的行为，例如对数据异常值更加稳健或优先处理特定类型的错误。让我们在后面的部分中探讨特定损失函数的作用，并建立对损失函数的详细理解。什么是损失函数？...损失函数的类型机器学习中的损失函数可以根据其适用的机器学习任务进行分类。...Loss 是否中 Hinge Loss 是否低 Huber Loss 否是中 Log Loss 是否中实现损失函数实现常见损失函数的示例 MAE的Python实现 # Python...虽然损失函数的自定义实现是可行的，并且TensorFlow和PyTorch等深度学习库支持在神经网络实现中使用定制损失函数，但Scikit-learn、TensorFlow和PyTorch等库提供了常用损失函数的内置实现...决定使用Scikit-learn、TensorFlow和PyTorch等库中的自定义或预构建损失函数取决于特定的项目需求、计算效率和用户专业知识。

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常见的损失函数

一般来说，我们在进行机器学习任务时，使用的每一个算法都有一个目标函数，算法便是对这个目标函数进行优化，特别是在分类或者回归任务中，便是使用损失函数（Loss Function）作为其目标函数...损失函数是用来评价模型的预测值Y^=f(X)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数。通常使用L(Y,f(x))来表示，损失函数越小，模型的性能就越好。...那么总的损失函数为：(X,Y)=(xi,yi) L=∑i=1Nℓ(yi,yi^) 常见的损失函数ℓ(yi,yi^)有一下几种： Zero-one Loss Zero-one Loss：即0-1损失，它是一种较为简单的损失函数...Hinge Loss Hinge，损失可以用来解决间隔最大化问题，如在SVM中解决几何间隔最大化问题，其定义如下： ?...因此log类型的损失函数也是一种常见的损失函数，如在LR（Logistic Regression, 逻辑回归）中使用交叉熵（Cross Entropy）作为其损失函数。即： ? 规定： ?

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tensorflow中的slim函数集合

参数：作用域:筛选要返回的变量的可选作用域。后缀:用于过滤要返回的变量的可选后缀。返回值：集合中具有范围和后缀的变量列表。...参数：作用域:筛选要返回的变量的可选作用域。后缀:用于过滤要返回的变量的可选后缀。返回值：具有范围和后缀的可训练集合中的变量列表。...num_output:整数或长，层中输出单元的数量。activation_fn:激活函数。默认值是一个ReLU函数。显式地将其设置为None以跳过它并保持线性激活。...normalizer_fn:用来代替“偏差”的归一化函数。...对于no正常化器函数，默认设置为Nonenormalizer_params:规范化函数参数。weights_initializer:权值的初始化器。

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Tensorflow入门教程（三十三）——图像分割损失函数FocalLoss

常见的图像分割损失函数有交叉熵，dice系数，FocalLoss等。今天我将分享图像分割FocalLoss损失函数及Tensorflow版本的复现。...，权重值为0.49，其损失函数值相对就会很大；对于负类样本来说，如果预测结果为0.8，那么肯定是难分类的样本，权重值为0.64，其损失函数值相对就会很大；对于负类样本来说，如果预测结果为0.1，那么肯定是易分类的样本...（3）、虽然在何凯明的试验中，认为gamma为2是最优的，但是不代表这个参数适合其他样本，在实际应用中还需要根据实际情况调整这两个参数：alpha和gamma。...假设网络的最后输出采用逻辑回归函数sigmod，对于二分类问题（0和1），预测输出可以表示为： ? ? 将上述公式带入FocalLoss函数中，并进行推导。 ?...从这里可以看到1-y_pred项可能为0或1，这会导致log函数值出现NAN现象，所以好需要对y_pred项进行固定范围值的截断操作。最后在TensorFlow1.8下实现了该函数。

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损失函数是机器学习里最基础|：损失函数的作用

前言：损失函数是机器学习里最基础也是最为关键的一个要素，通过对损失函数的定义、优化，就可以衍生到我们现在常用的LR等算法中本文是根据个人自己看的《统计学方法》《斯坦福机器学习课程》及日常工作对其进行的一些总结...，所以就定义了一种衡量模型好坏的方式，即损失函数（用来表现预测与实际数据的差距程度）。...：10 从损失函数求和中，就能评估出公式1能够更好得预测门店销售。...logP(Y|X) 损失函数越小，模型就越好。总结：损失函数可以很好得反映模型与实际数据差距的工具，理解损失函数能够更好得对后续优化工具（梯度下降等）进行分析与理解。...很多时候遇到复杂的问题，其实最难的一关是如何写出损失函数。这个以后举例下一篇，我们来说一下如何用梯度下降法对每个公式中的系数进行调整

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机器学习模型中的损失函数loss function

概述在分类算法中，损失函数通常可以表示成损失项和正则项的和，即有如下的形式： J...，主要的形式有： 0-1损失 Log损失 Hinge损失指数损失感知损失 2. 0-1损失函数在分类问题中，可以使用函数的正负号来进行模式判断，函数值本身的大小并不是很重要，0-1损失函数比较的是预测值...0-1损失是一个非凸的函数，在求解的过程中，存在很多的不足，通常在实际的使用中将0-1损失函数作为一个标准，选择0-1损失函数的代理函数作为损失函数。 3. Log损失函数 3.1....Log损失 Log损失是0-1损失函数的一种代理函数，Log损失的具体形式如下： l...Log损失与0-1损失的关系可见下图。 4. Hinge损失函数 4.1.

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机器学习中的常见问题——损失函数

一、分类算法中的损失函数在分类算法中，损失函数通常可以表示成损失项和正则项的和，即有如下的形式： J(w)=∑iL(mi(w))+λR(w) J\left ( \mathbf{w} \right...，主要的形式有： 0-1损失 Log损失 Hinge损失指数损失感知损失 1、0-1损失函数在分类问题中，可以使用函数的正负号来进行模式判断，函数值本身的大小并不是很重要，0-1损失函数比较的是预测值...0-1损失是一个非凸的函数，在求解的过程中，存在很多的不足，通常在实际的使用中将0-1损失函数作为一个标准，选择0-1损失函数的代理函数作为损失函数。...2、Log损失函数 2.1、Log损失 Log损失是0-1损失函数的一种代理函数，Log损失的具体形式如下： log(1+exp(−m)) log\left ( 1+exp\left ( -m \right...3、Hinge损失函数 3.1、Hinge损失 Hinge损失是0-1损失函数的一种代理函数，Hinge损失的具体形式如下： max(0,1−m) max\left ( 0,1-m \right )

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