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1
回答
是否
有
可能在
keras
中
使用
损失
函数
的
梯度
来
训练
模型
?
tensorflow
、
keras
、
tf.keras
我
有
一个
模型
,其中我知道
损失
函数
的
梯度
,即dE/dy,其中E是
损失
函数
,y是输出。然而,它是不可积
的
,并且没有
损失
函数
的
闭合形式。在这种情况下,有没有办法在
Keras
中
训练
模型
(也许
使用
tensorflow )?
浏览 19
提问于2021-10-19
得票数 1
1
回答
如何在
Keras
model.compile中
使用
scipy.optimize.minimize?
python-3.x
、
keras
、
scipy
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</e
浏览 18
提问于2019-08-05
得票数 0
1
回答
具有相对标号对
的
二进制分类
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
loss-function
、
gradient-descent
假设我
有
一个用于预测单个样本( y_hat = f(x) )
的
任意
模型
,我将
使用
Keras
构建一个
模型
,该
模型
接受对样本(x,z)和输出预测对f(x), f(z)。然后,我
使用
了一个自定义
损失
函数
,它将
模型
推向正确
的
方向:考虑到
使用
二进制交叉熵( BCE )
训练
规则二进制分类器以使预测和期望
的
输出“接近”,我
使用</em
浏览 16
提问于2021-12-22
得票数 0
2
回答
带Dropout层
的
Keras
小型批处理
梯度
下降
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
neural-network
、
dropout
当batch_size参数大于1时,我
有
一个关于在
Keras
/Tensorflow
中
实现Dropout
的
问题。最初
的
文件说: 唯一
的
区别是,对于一个小批量
的
每一个
训练
案例,我们通过退出单位
来
抽样一个变薄
的
网络。该
训练
案例
的
前向和反向传播仅在这个稀疏
的
网络上进行。每个参数
的
梯度
在每个小批
的
训练
浏览 5
提问于2020-02-19
得票数 0
1
回答
将
Keras
模型
的
损失
函数
乘以某个常数C,并将其学习率除以C
keras
在
Keras
中
,如果将
模型
的
损失
函数
乘以某个常数C,并将学习率除以C,那么
训练
过程中就不会出现差异,这是真的吗?def my_loss(y_true, y_est): 在第一个场景
中
,我
使用
学习率等于0.005
的</em
浏览 0
提问于2017-10-18
得票数 1
1
回答
无法将符号张量(dense_2_target_2:0)转换为numpy数组
numpy
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
svm
我试图实现支持向量机作为CNN分类
的
最后一层,我试图实现以下代码: print(y_true) sgd = tf.
keras
.optimizers.SGDcustom_loss_value, optimizer=sgd, metrics=['acc
浏览 2
提问于2020-07-10
得票数 0
1
回答
Keras
正则化与自定义
损失
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
我已经构建了一个定制
的
Keras
模型
,它由不同
的
层组成。现在,如果我
使用
Keras
实现二进制交叉熵
损失
()
来
训练
这个
模型
,我可以肯定在计算
损失
时会考虑到我指定
的
L2正则化。,而是必须: 用model.trainable_variables计算
损失
相对于
模型
权重(即tf.
浏览 1
提问于2020-09-18
得票数 3
回答已采纳
1
回答
计算
损失
时
的
Keras
值
python-3.x
、
keras
、
tensorflow2.0
我
的
问题与有关 用于
训练
<
浏览 2
提问于2021-01-09
得票数 1
回答已采纳
0
回答
访问
keras
模型
输出相对于输入
的
梯度
值
python
、
machine-learning
、
tensorflow
、
keras
、
theano
我做了一个非常简单
的
神经网络
模型
,在
Keras
中
为我做了一些非线性回归,作为介绍练习。我上传了我
的
jupyter笔记本作为一个gist (在github上正确地渲染),它非常简短并且切中要害。它恰好符合一维
函数
y= (x - 5)^2 / 25。 我知道Theano和Tensorflow
的
核心是基于图
的
导数(
梯度
)传递框架。利用
损失
函数
相对于权重
的
梯度
浏览 2
提问于2017-06-09
得票数 8
1
回答
如何在
Keras
中
调用一个
模型
?
python
、
tensorflow
、
keras
我
的
模型
结构如下所示。由于tensorflow
的
静态图形机制,作为
keras
的
后端,我
的
代码似乎是错误
浏览 0
提问于2018-03-12
得票数 1
1
回答
keras
模型
中
的
空可
训练
变量(= 2.2.4-tf)
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
我是
Keras
编程
的
初学者。我只想手动更新
模型
权重,在角点,以获得一个深刻
的
了解
梯度
下降。然而,当我尝试
的
时候,这个
模型
要么不能收敛,要么
损失
就会爆炸。我
的
步骤如下:
模
浏览 1
提问于2020-05-22
得票数 2
1
回答
Keras
支持参数优化器吗?
python-3.x
、
machine-learning
、
optimization
、
keras
、
deep-learning
在
使用
keras
时,可以为优化器更新规则添加一个术语,优化器可以学习吗?因此,例如,在
keras
的
github ()优化器代码
的
第200行
中
,
有
一个SGD
的
更新规则。
是否
可以向SGD优化器添加一个简单
的
标量变量,将更新公式更改为其中,new_variable是一个标量,在一定范围内有界(例如0到1),而SGD优化
浏览 0
提问于2019-08-17
得票数 0
3
回答
为什么我
的
训练
损失
有
规律
的
尖峰?
deep-learning
、
keras
我正在
训练
这个问题底部链接
的
Keras
对象检测
模型
,尽管我认为我
的
问题既不涉及
Keras
,也不涉及我试图
训练
的
特定
模型
(SSD),而是与在培训期间数据传递给
模型
的
方式有关。我检查了生成器
的
源代码,它在每次
使用
sklearn.utils.shuffle之前都会对
训练
数据集进行洗牌。 每次通过之前都会对<
浏览 6
提问于2017-12-15
得票数 23
回答已采纳
2
回答
理解
损失
函数
与学习算法
keras
、
loss-function
在
Keras
中
,当指定平均绝对误差等
损失
时,它
是否
将学习算法(Adam或SGD)
中
的
代价
函数
替换为平均绝对误差?我对ML还不熟悉,在这方面有点困惑。
浏览 0
提问于2020-06-17
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Tensorflow警告
的
抑制
python
、
tensorflow
、
tensorflow2.0
、
tf.keras
我
有
一个tensorflow 2.x
函数
模型
,它
的
第一层来自另一个预先
训练
过
的
模型
。我希望这些层保持冻结状态,所以我已经在经过预先
训练
的
头上
使用
了tf.stop_gradient
来
阻止它们学习。下面是我
的
网络
的
一个最起码
的
例子:x =
浏览 1
提问于2021-11-16
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何在
Keras
DQN
中
实现
梯度
上升
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
dqn
我在
Keras
中
的
DQN
模型
存在一些问题,这意味着尽管该
模型
运行,但在epsilon
的
单个和多个周期中,平均回报会随着时间
的
推移而减少。即使经过长时间
的
训练
,这一点也不会改变。 ? ? 我
的
想法是,这是由于在
Keras
中
使用
MeanSquareError作为
损失
函数
(最小化误差)。所以我正在尝试实现
梯度
上升(以最大化回
浏览 47
提问于2020-11-23
得票数 0
回答已采纳
1
回答
您应该在哪个阶段绘制验证和学习曲线?
machine-learning
因此,假设我
有
一个二进制分类问题,我从一个logistic回归
模型
开始。我快速地评估了
模型
的
准确性(假设我们没有倾斜
的
数据集)。在此之后,我开始实现其他
模型
的
比较,我开始检查准确性评分,并绘制一条ROC曲线
来
评估AOC评分。我什么
浏览 0
提问于2020-09-14
得票数 0
1
回答
自定义角化
损失
函数
的
使用
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
loss-function
我想实现一个自定义丢失
函数
,我
使用
tensorflow和
keras
后端。在我对每个
训练
样本(尺寸
的
2D矩阵(2048x192) )
的
丢失
函数
中
,我想将相应
的
训练
样本
的
带通版本作为一个常数(不可
训练
)值添加。 y = sosfi
浏览 3
提问于2021-07-27
得票数 0
2
回答
喀拉斯地区单个时期
的
地块
损失
演化
python
、
machine-learning
、
neural-network
、
keras
Keras
是否
有
一个内置
的
方法
来
输出(以及后来
的
绘图)在单个时代
的
训练
过程
中
的
损失
演变? 通常
使用
函数
keras
.callbacks.History()
的
方法可以输出每个时期
的
损失
。然而,在我
的
例子
中
,
训练
集相当大,因此我要将一个时代传递给
浏览 0
提问于2018-09-06
得票数 8
回答已采纳
1
回答
使用
自定义成本
函数
计算输入
梯度
python
、
machine-learning
、
computer-vision
、
neural-network
、
caffe
我
有
一个事先
训练
过
的
咖啡豆
模型
,没有
损失
层。我想做以下几个步骤: 执行
梯度
下降重复1和2,以优化输入。我不知道如何在预先
训练
的
模型
中
添加一个
损失
层
来
完成这个任务。在其他NN框架
中
,您可以
浏览 2
提问于2016-04-18
得票数 1
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