损耗/clone_0/softmax_cross_熵_loss与损耗/clone_0/aux_loss/value之间的差异
损耗/clone_0/softmax_cross_熵_loss与损耗/clone_0/aux_loss/value之间的差异是在深度学习模型中常见的两种损失函数。
- 损耗/clone_0/softmax_cross_熵_loss：
- 概念：softmax交叉熵损失函数是一种常用的多分类问题的损失函数。它通过计算模型输出的概率分布与真实标签之间的差异来衡量模型的性能。
- 分类：属于监督学习中的损失函数。
- 优势：softmax交叉熵损失函数在多分类问题中表现良好，能够有效地衡量模型输出的概率分布与真实标签之间的差异。
- 应用场景：适用于需要将输入样本分为多个类别的问题，如图像分类、文本分类等。
- 腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：腾讯云提供了多种深度学习平台和工具，如腾讯云AI Lab、腾讯云机器学习平台等，可用于构建和训练深度学习模型。
- 损耗/clone_0/aux_loss/value：
- 概念：辅助损失函数是一种在深度学习模型中用于辅助训练的损失函数。它通常与主要的损失函数结合使用，可以提供额外的监督信号来帮助模型学习更好的特征表示。
- 分类：属于监督学习中的损失函数。
- 优势：辅助损失函数可以在训练过程中引入额外的监督信号，有助于提高模型的泛化能力和学习效果。
- 应用场景：适用于深度学习模型中需要引入额外监督信号的情况，如多任务学习、特征提取等。
- 腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：腾讯云提供了多种深度学习平台和工具，如腾讯云AI Lab、腾讯云机器学习平台等，可用于构建和训练深度学习模型。
需要注意的是，以上答案仅供参考，具体的应用和推荐产品需要根据具体情况进行选择。
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神经网络二值分类软件logsofmax和损失函数
pytorch、binary-classification、softmax、cross-entropy
我正在构建一个二进制分类，其中我想要预测的类只出现在<2%的时间。我用的是火把
最后一层可能是logosftmax或softmax。
self.softmax = nn.Softmax(dim=1)或self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1)
我的问题
我应该使用softmax，因为它将提供总结为1的输出，并且我可以检查各种prob阈值的性能。这样理解正确吗？
如果我使用softmax，那么我可以使用cross_entropy loss吗？这似乎认为使用它是可以的。
如果我使用logsoftmax，那么我可以使用cross_entropy loss吗？这似乎建
浏览 0提问于2022-03-03得票数 0
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A2C强化学习中的参与者网络目标值
machine-learning、reinforcement-learning、actor-critic
在DQN中，我们使用；
Target = r+\gamma v(s')方程训练(适合)我们的网络。它很容易理解，因为我们使用Target值作为因变量，就像我们在监督学习中所做的那样。也就是说，我们可以在python中使用代码来训练模型，
model.fit(state,target, verbose = 0)
通过模型预测可以找到r和v(s')。
当涉及到A2C网络时，事情变得更加复杂。现在我们有了两个网络。男演员和女演员。可以说，评论家网络和DQN中的网络并没有什么不同。唯一的区别是现在网络中只有一个输出神经元。因此，类似地，我们计算Target = r+\gamma v(s
浏览 0提问于2021-04-15得票数 0
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如果我有最初为分类而设计的网络，那么在tensorflow回归的情况下，我应该如何改变我的损失函数？
tensorflow、deep-learning
我有一个预先训练过的alexnet，用于分类任务。现在我想改变回归任务的模型。
在tensorflow的下面代码中，我应该对丢失函数做什么更改？因为这是回归，我没有标签，而是输出向量。
with tf.name_scope("cross_ent"):
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits = score, labels = y))
另外，在转换模型时，还有什么我应该注意的吗？
浏览 1提问于2017-03-29得票数 1
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为什么损失减少，但准确性也下降(毕火炬，LSTM)？
neural-network、pytorch、lstm、loss-function、cross-entropy
我已经建立了一个LSTM -线性模块的模型，用于一个分类问题(10个类)。我正在训练模型，并为每一个时代输出损失和准确性中的训练集。产出情况如下：
时代:0开始！
损失: 2.301875352859497
行政协调会: 0.11388888888888889
时代:1开始！
损失: 2.2759320735931396
行政协调会: 0.29
时代:2开始！
损失: 2.2510263919830322
行政协调会: 0.4872222222222222
时代:3开始！
损失: 2.225804567337036
行政协调会: 0.6066666666666667
时代:4开始！
损失: 2
浏览 2提问于2020-01-01得票数 0
1回答
精确性与分类精度
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我运行了一个使用ResNet50进行传输学习的DNN模型。在对我的模型上的训练数据进行拟合以检查初始趋势(如果初始趋势似乎正确的话，会运行更多的时间)时，我注意到即使我的训练精度度量在3个周期内始终保持0.0000e+00，但我的训练分类精度度量从0.4689提高到0.5278。损失也呈下降趋势。对验证集也观察到了类似的行为。
代码片段：
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50
METRICS = [
tf.keras.metrics.Accuracy(),
tf.keras.metrics.Cat
浏览 0提问于2022-12-03得票数 2
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我需要在我的多类分类模型中的任何地方应用Softmax函数吗？
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目前，我正在将我的二进制分类模型转换为多类分类模型。和我一起裸露..。我非常熟悉火把和机器学习。
我在这里陈述的大部分内容，我从下面的视频中都知道。
我所读/知道的是，CrossEntropyLoss已经实现了Softmax函数，因此我的输出层是线性的。
然后我读到/看到的是，我只需选择模型输出的torch.max()来选择我的模型预测(它来自我的上一个线性输出)。这感觉很奇怪，因为我有一些负输出，我认为我需要首先应用SOftmax函数，但是没有它，它似乎工作得很好。
所以，我有一个令人困惑的问题，那就是，我什么时候才能使用Softmax函数？只有当我的损失没有实现时，
浏览 9提问于2021-12-10得票数 1
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哪种损失函数和度量用于具有非常高的阴性与阳性比率的多标签分类？
python、machine-learning、keras、multilabel-classification、vgg-net
我正在训练一个多标签分类模型来检测衣服的属性。我在Keras中使用迁移学习，重新训练vgg-19模型的最后几层。
属性的总数是1000，其中大约99%是0。准确率、精确度、召回率等指标都失败了，因为模型可以预测全零，但仍然可以获得非常高的分数。二进制交叉熵、汉明损失等在损失函数的情况下不起作用。
我使用的是深度时尚数据集。
那么，我可以使用哪些指标和损失函数来正确地测量我的模型呢？
浏览 1提问于2019-12-15得票数 12
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Theano中的Logistic回归
theano、logistic-regression
我是新来西亚诺的。我已经学习了基础知识并尝试实现简单的模型(Logistic回归等)。该模型非常简单，具有784 (28*28)个输入单元和10个单元的softmax非线性(在MNIST数据集上进行训练)。我使用作为损失函数，并使用L2调节器来防止过度拟合。但模型似乎仍然过拟合(通过查看模型的权重；如下所示)。我尝试更改正则化参数(lambda)，但什么都不起作用。我哪里错了？提前谢谢。
# theano stuff
from theano import shared, function, pp
import theano.tensor as T
import numpy as np
impo
浏览 0提问于2015-10-29得票数 1
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当我们用神经网络进行监督分类时，为什么我们要训练交叉熵而不是分类误差？
tensorflow、neural-network、gradient-descent、reinforcement-learning
标准监督分类设置:我们有一堆样本，每个样本都带有正确的N标签。我们建立N个输出的神经网络，用softmax将其转化为概率，损失是每个NN输出和相应的真标号之间的平均cross-entropy，表示为真标号中带有1的1-hot向量和其他0。然后，我们按照它的梯度来优化这个损失。分类误差只是用来测量我们的模型质量。
但是，我知道在执行policy gradient时我们可以使用，我们不再需要使用cross-entropy！我们的损失只是tf.gather与正确标签对应的NN输出。例如。
为什么我们不能在进行监督学习时使用同样的技巧呢？我在想，我们使用cross-entropy的原因是因为它是可微的
浏览 3提问于2017-08-19得票数 1
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具有正弦波形式的验证损失
python、tensorflow、machine-learning、keras、deep-learning
我正在 (3类分类问题)上训练一个LSTM模型。我观察到，首先验证损失减少，然后突然大幅度增加，然后再次减少。这是一种正弦的性质，可以从下面的训练时代观察到。
这是我的模型代码
model = Sequential()
model.add(Embedding(max_words, 30, input_length=max_len))
model.add(Activation('tanh'))
model.add(Dropout(0.3))
model.add(Bidirectional(LSTM(32)))
model.add(Activation('tanh
浏览 5提问于2020-05-31得票数 1
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如何理解Keras模型拟合中的损失acc val_loss val_acc
python、tensorflow、machine-learning、keras、deep-learning
我是Keras的新手，对于如何理解我的模型结果有一些问题。这是我的结果：(为了方便您，我只在每个时代之后粘贴丢失的acc val_loss val_acc )。
对4160个样本进行培训，对1040个样本进行验证，具体如下：
Epoch 1/20
4160/4160 - loss: 3.3455 - acc: 0.1560 - val_loss: 1.6047 - val_acc: 0.4721
Epoch 2/20
4160/4160 - loss: 1.7639 - acc: 0.4274 - val_loss: 0.7060 - val_acc: 0.8019
Epoch 3/20
浏览 3提问于2017-11-15得票数 41
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帮助Keras序列模型输出
machine-learning、python
我已经为MNIST数据集训练了一个带有keras的顺序模型，这是我使用的代码。
# Create the model
model = Sequential()
# Add the first hidden layer
model.add(Dense(50, activation='relu', input_shape = (X.shape[1],)))
# Add the second hidden layer
model.add(Dense(50, activation='relu'))
# Add the output layer
model.add(
浏览 0提问于2018-11-10得票数 1
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交叉熵损失解释
machine-learning、neural-network、deep-learning、softmax
假设我为分类建立了一个神经网络。最后一层是具有Softmax激活的致密层。我有五种不同的课程要分类。假设对于一个训练示例，true label是[1 0 0 0 0]，而预测是[0.1 0.5 0.1 0.1 0.2]。如何计算这个例子的交叉熵损失？
浏览 0提问于2017-07-10得票数 73
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用PyTorch实现二进制分类的目标和输出形状/类型
python、deep-learning、pytorch、classification
因此，我有一些带注释的图像，我想用来训练二值图像分类器，但我一直存在创建数据集和实际获得测试模型的问题。每个图像要么属于某个类，要么不属于某个类，因此我希望使用PyTorch建立一个二进制分类数据集/模型。我有一些问题：
标签是浮动的还是长的？
我的标签应该是什么形状？
我使用的是火炬视觉模型中的resnet18类，最终的softmax层应该有一两个输出吗？
如果我的批次大小是200，那么在训练期间，我的目标应该是什么形状？
我的输出应该是什么形状？
提前感谢
报价删除
浏览 11提问于2021-03-01得票数 1
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需要帮助定义一个简单的神经网络
python、tensorflow、machine-learning、keras、neural-network
我对此非常陌生，我有几个问题。我有一个用keras创建的python神经网络的代码片段。该模型用于情绪分析。使用标记数据的训练数据集(感情=1或0)。现在我有几个关于如何描述神经网络的问题。
model = Sequential()
model.add(Dense(512, input_shape=(max_words,), activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(256, activation='sigmoid'))
model.add(Dropout(0.5)
浏览 1提问于2020-11-05得票数 0
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2回答
损失和验证准确性之间的关系是什么？
deep-learning
我正试图通过微调一个VGG16网络(在ImageNet上进行预先培训)来进行传输学习，以便对一个小得多的数据集(11000幅图像，200个类)进行图像分类。实际上，我只训练修改后的VGG16网络的最后3个FC层。我在3个FC层中的两个增加了辍学，概率为0.5。
所以，当我在这个网络上训练时，我不会做任何花哨的预处理，只会用原始作者给出的VGG_MEAN值减去图像中的每个通道。
所以问题是，培训似乎进行得很好，损失大幅下降，并稳定在某一值附近，在特定数量的批次培训之后，我正在监控网络在验证集(20%的数据)上的预测精度。我注意到，平均验证的准确性并没有显示出任何改善的趋势--而且在整个培训过程中
浏览 4提问于2016-11-09得票数 0
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什么是loss_cls和loss_bbox ?为什么他们总是训练为零？
image-processing、machine-learning、computer-vision、pytorch、object-detection
我正在尝试使用Detectron的faster_rcnn实现来训练一个使用的自定义数据集。我已经根据回购指南对数据集和配置进行了更改。
训练过程顺利进行，但loss_cls和loss_bbox值从一开始就为0，即使训练完成，最终的输出也不能用来进行评估或推理。我想知道这两者意味着什么，以及如何在培训期间改变这些价值观。我使用的确切模型是e2e_faster_rcnn_R-50-FPN_1x
如能对此提供任何帮助，将不胜感激。我在Anaconda、CUDA 9、cuDNN 7上使用Ubuntu16.04和Python 3.6。
浏览 2提问于2019-03-04得票数 5
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损失从一开始就等于0
python、tensorflow、deep-learning、tensorboard
我正在尝试使用Tensorflow进行泰坦尼克号Kaggle比赛。
我的预处理后的训练数据如下所示：
data_x:
PassengerId Pclass Sex Age SibSp Parch Ticket Fare Cabin \ Embarked
1 2 1 1 38.0 1 0 500 71.2833 104
2 3 3 1 26.0 0 0 334 7.9250 0
3
浏览 13提问于2017-08-18得票数 1
1回答
如何从列车/车辆损耗和精度曲线中选择最佳模型？
machine-learning、deep-learning、keras、caffe
在深入学习中，我们应该根据火车/车辆的损失和准确性来选择最好的模型，但是我怎么知道哪一点是最好的呢？
它是否仅依赖于val的准确性，而不管其他度量标准如何？
还有两个更相关的问题：
最优的列车/电压损耗曲线和精度曲线是怎样的？
如果经过长时间训练后，列车损失减少，列车精度提高，但val损失增加，而val精度停止增长，我该怎么办？
看起来是这样的：
浏览 3提问于2017-08-25得票数 3
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3回答
训练损失增加，验证精度增加
optimization、keras
我正在训练CNN的二值图像分类(每个样本15k)使用角角和tensorflow。
这是我的模型：
#input layer : first conv layer
model = Sequential()
model.add(Conv2D(filters=32,
kernel_size=(5,5),
input_shape=(256,256,3),
padding='same',
kernel_regularizer=regularizers.l
浏览 2提问于2017-07-14得票数 1
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