这里是一个例子，与上面那个相似： from keras import backend as K from keras.engine.topology import Layer class MyLayer...2.自定义评价函数 自定义评价函数应该在编译的时候（compile）传递进去。该函数需要以 (y_true, y_pred) 作为输入参数，并返回一个张量作为输出结果。...rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy', mean_pred]) 3.自定义损失函数...自定义损失函数也应该在编译的时候（compile）传递进去。...（或其他自定义对象） 如果要加载的模型包含自定义层或其他自定义类或函数，则可以通过 custom_objects 参数将它们传递给加载机制： from keras.models import load_model
预测函数 ---- 逻辑函数我们知道，它是一种常见的S型函数，本来是用于研究人口增长模式的。...它的公式和对应的形状也很简单： 而线性方程： 把线性方程代入逻辑函数，得到的就是我们逻辑回归算法的预测函数： 相当于线性函数是逻辑回归的核函数。...损失函数 ---- 有了预测函数还不行，机器学习关键在于学习，而学习的关键就是损失函数，一个定义良好的损失函数是非常重要的。...因此，我们需要一个更好的定义。 实际上，逻辑回归预测函数的损失通常是如下定义的： 看图形就更加清楚了： 横轴是预测值（取值在0和1之间），纵轴是损失。...当实际值y=1时，我们看左图，预测值越接近1（就是越接近真实值），则损失自然越小，反之损失越大。当实际值y=0时，也是一样解读。可见这个定义是符合损失的定义的。
损失计算是基于预测值和实际值之间的差异来做的。如果预测值与实际值相差甚远，损失函数将得到一个非常大的数值。 Keras 是一个创建神经网络的库，它是开源的，用 Python 语言编写。...在这种情况下，设计一个定制损失函数将有助于实现对在错误方向上预测价格变动的巨大惩罚。 我们可以通过编写一个返回标量并接受两个参数（即真值和预测值）的函数，在 Keras 中创建一个自定义损失函数。...实现自定义损失函数 ---- 现在让我们为我们的 Keras 模型实现一个自定义的损失函数。首先，我们需要定义我们的 Keras 模型。...注意，我们将实际值和预测值的差除以 10，这是损失函数的自定义部分。在缺省损失函数中，实际值和预测值的差值不除以 10。 记住，这完全取决于你的特定用例需要编写什么样的自定义损失函数。...然后我们打印模型以确保编译时没有错误。 Keras 模型优化器和编译模型 现在是时候训练这个模型，看看它是否正常工作了。
与本书相关的更多资料，请查阅微信公众号：老齐教室，或者：https://qiwsir.gitee.io/mathmetics/ ---- 在研究机器学习或深度学习问题时，损失函数或者代价函数——关于两者的区别...如上图所示，以Softmax函数作为激活函数，交叉熵损失函数旨在度量预测值（ ）与真实值之间的差距，如下图所示。 ?...例如，如果输入图片是狗，其真实值为 ，但通过深度学习模型，得到的预测值为 。我们的目标就是要让输出的预测值与真实值之间尽可能地靠近。...熵 随机变量 的熵定义： 关于熵的更多内容，请参阅《机器学习数学基础》（2021年5月，电子工业出版社出版）。 交叉熵损失函数 交叉熵损失函数，也称为对数损失或者logistic损失。...当模型产生了预测值之后，将对类别的预测概率与真实值（由 或 组成）进行不比较，计算所产生的损失，然后基于此损失设置对数形式的惩罚项。
根据以上三点就可以知道使用Keras函数式API便可定义出复杂的网络模型。 Model类模型API与Sequential的API相同。 ...其他 损失函数Losses 损失函数是编译Keras模型的所需的两个关键参数之一。它是用来优化参数的依据，优化的目的就是使loss尽可能降低，实际的优化目标是所有数据点的输出数组的平均值。...用来将初始化器传入 Keras 层的参数名取决于具体的层。 正则化Regularizers 正则化器允许在优化过程中对层的参数或层的激活情况进行惩罚。 网络优化的损失函数也包括这些惩罚项。...约束Constraints constraints模块的函数允许在优化期间对网络参数设置约束（如非负性），以层为对象进行，具体的API因层而异。 ...更多优质资源可以在BBIT中获取哦~
在统计学上，欠拟合通常表现为模型的拟合误差（即模型预测值与真实值之间的差距）较大，这意味着模型不能很好地拟合训练数据集。...L1正则化的目标是最小化损失函数和$L1$范数之和，因为$L1$范数是模型参数的绝对值之和，所以它会惩罚模型参数中的非零值，从而促使一些参数变为0。...不同的优化算法在实现L1正则化时可能有所不同，但核心思想都是在损失函数中添加$L1$范数惩罚项。 总结 L1正则化是一种常用的正则化技术，可以通过对模型参数的绝对值进行惩罚来控制模型的复杂度。...在训练模型时，我们的目标是最小化损失函数，同时还要使模型参数尽量小。为了实现这个目标，我们可以在损失函数中添加$L2$范数惩罚项。这样，当模型参数过大时，惩罚项就会增大，从而使损失函数增大。...反之，当模型参数较小时，惩罚项就会减小，从而使损失函数减小。通过这种方式，L2正则化可以帮助我们控制模型的复杂度，并降低过拟合的风险。
数据集被分为用于训练的 25 000 条评论与用于测试的 25 000 条评论，训练集和测试集都包含 50% 的正面评论和 50% 的负面评论。 为什么要将训练集和测试集分开？...中间层使用 relu 作为激活函数，最后一层使用 sigmoid 激活以输出一个 0~1 范围内的概率值（表示样本的目标值等于 1 的可能性，即评论为正面的可能性）。...交叉熵是来自于信息论领域的概念，用于衡量概率分布之间的距离，在这个例子中就是真实分布与预测值之间的距离。 ...有时你可能希望配置自定义优化器的 参数，或者传入自定义的损失函数或指标函数。...尝试使用更多或更少的隐藏单元，比如 32 个、64 个等。 尝试使用 mse 损失函数代替 binary_crossentropy。
深度学习提供了一个优雅的解决方案来处理这类问题，替代了编写自定义似然函数和优化器，您可以探索不同的内置和自定义损失函数，这些函数可以与提供的不同优化器一起使用。...我发现自定义损失函数在建立需要为不同数量级的数据创建预测的回归模型时非常有用。例如，在一个价值可以显著变化的地区预测房价。...为了说明实践中是如何工作的，我们将使用由 Keras 提供的波士顿房屋数据集： 数据集－Keras 文件 数据集来自 IMDB 的 25000 条电影评论，用标签（正面或负面）对其进行标记。...该函数计算预测值与实际值之间的差值，然后将结果平方 (使所有的值均为正)，最后计算平均值。注意，该函数使用张量进行计算，而不是 Python 原语。当在 R 中定义自定义损失函数时将使用相同的方法。...我们将探讨的下一个内置损失函数是根据预测值与目标值的之间自然对数的差来计算误差。它在此处定义并在下面写出。
每个概率值表示当前数字图像属于 10 个数字类别中某一个的概率 损失函数(loss function):网络如何衡量在训练数据上的性能,即网络如何朝着正确的方向前进 优化器(optimizer):基于训练数据和损失函数来更新网络的机制...model.add(layers.Dense(32)) 它可以自动推导出输入形状等于上一层的输出形状 具有多个输出的神经网络可能具有多个损失函数(每个输出对应一个损失函数)。...因此，对于具有多个损失函数的网络，需要将所有损失函数取平均，变为一个标量值 一个 Keras 工作流程 定义训练数据: 输入张量和目标张量 定义层组成的网络(或模型),将输入映射到目标 配置学习过程...使用 IMDB 数据集，数据集被分为用于训练的 25 000 条评论与用于测试的 25 000 条评论,训练集和测试集都包含 50% 的正面评论和 50% 的负面评论 其中，数据集中的labels...由于这个惩罚项只在训练时添加，所以这个网络的训练损失会比测试损失大很多 如果使用dropout正则化的话，dropout 比率(dropout rate)是被设为 0 的特征所占的比例，通常在 0.2
我们应如何衡量与模型预测相关的损失以及随后的预测？一个平方误差损失在标记上是不可知的，对于0.1的预测同样是不利于0.03的预测。...回到自定义损失函数 在Keras中实现它： def stock_loss(y_true, y_pred): alpha = 100....这是一个损失函数的问题，检查以前的文章的结果，它并不是很好，但也要看看预测的“大小”。...作为一个练习，尝试使用相同的手段——对错误的信号进行惩罚（原文是penalyzing，但没有这个单词的感觉，我觉得是之前的penalize的ing形式）损失函数——但运用均方误差（MSE）,因为对于回归问题来说这个损失函数是更健全的...，改变损失函数MSE并重复预测波动的过程。
损失函数的选择与神经网络模型从示例中学习的特定预测建模问题（例如分类或回归）有关。...所以可以通过首先计算每个预测值的自然对数来计算均方误差。这种损失称为 MSLE，或均方对数误差。 当预测值出现较大差异时，它具有放松惩罚效果的效果。...考虑到实际值与预测值的绝对差值，计算为平均值。 使用“mean_absolute_error”损失函数 这是使用MAE的完整代码 结果如下 下图可以看到，MAE确实收敛了但它有一个颠簸的过程。...对于第1类的预测，交叉熵计算一个分数，该分数总结了实际和预测概率分布之间的平均差异。 在编译Keras模型时，可以指定binary_crossentropy作为损失函数。...keras中它被称为' hinge '。 在网络的输出层中，必须使用tanh激活函数的单个节点以输出介于 -1 和 1 之间的单个值。
保存并加载包含自定义组件的模型 因为Keras可以保存函数名，保存含有自定义损失函数的模型也不成问题。当加载模型时，你需要提供一个字典，这个字典可以将函数名和真正的函数映射起来。...因为还有些内容需要掌握：首先，如何基于模型内部定义损失或指标，第二，如何搭建自定义训练循环。 基于模型内部的损失和指标 前面的自定义损失和指标都是基于标签和预测（或者还有样本权重）。...另外，当你写的自定义损失函数、自定义指标、自定义层或任何其它自定义函数，并在Keras模型中使用的，Keras都自动将其转换成了TF函数，不用使用tf.function()。...函数会以图模式运行，意味着每个TensorFlow运算会在图中添加一个表示自身的节点，然后输出tensor(s)（与常规模式相对，这被称为动态图执行，或动态模式）。在图模式中，TF运算不做任何计算。...可以通过函数或创建keras.losses.Loss的子类来自定义损失函数。两种方法各在什么时候使用？ 相似的，自定义指标可以通过定义函数或创建keras.metrics.Metric的子类。
偏差（bias） 是指用所有可能的训练数据集训练出的所有模型的输出值与真实值之间的差异，刻画了模型的拟合能力。偏差较小即模型预测准确度越高，表示模型拟合程度越高。...如下用靶心图形象表示不同方差及偏差下模型预测的差异： 偏差越小，模型预测值与目标值差异越小，预测值越准确； 方差越小，不同的训练数据集训练出的模型对同预测样本预测值差异越小，预测值越集中； “偏差-方差分解...在以（可能）增加经验损失为代价，以降低泛化误差为目的，解决过拟合，提高模型泛化能力的方法，统称为正则化策略。 2.2 常见的正则化策略及原理 本节尝试以不一样的角度去理解正则化策略，欢迎留言交流。...L1 正则化 L1 正则化（Lasso回归）是通过向⽬标函数添加⼀个参数惩罚项 Ω(θ)，为各个参数的绝对值之和。从贝叶斯角度，L1的约束项也可以视为模型参数引入拉普拉斯分布。...向网络权重注入噪声，其代价函数等于无噪声注入的代价函数加上一个与噪声方差成正比的参数正则化项。
这是因为这些路径实际上会消耗更多的体力并使下山任务变得更加艰难 最后，走我认为的坡度最大的路径 关于我判断我的决策是否好坏的直觉，这正是损失函数能够提供的功能。...我已经为下面的每个损失函数定义了我们将遵循的步骤： 写出预测函数f(X)的表达式，并确定我们需要找到的参数 确定每个训练样本计算得到的损失 找到成本函数(所有样本的平均损失)的表达式 找到与每个未知参数相关的成本函数的梯度...MSE损失函数通过平方误差来惩罚模型犯的大错误。把一个比较大的数平方会使它变得更大。但有一点需要注意，这个属性使MSE成本函数对异常值的健壮性降低。...因此，如果我们的数据容易出现许多的异常值，则不应使用这个它。 2.绝对误差损失 每个训练样本的绝对误差是预测值和实际值之间的距离，与符号无关。绝对误差也称为L1 Loss： ?...Hinge损失不仅会惩罚错误的预测，还会惩罚不自信的正确预测。 数据对(x，y)的Hinge损失如图： ?
这通常是因为模型对训练数据中的噪声或细节过于敏感，导致其泛化能力下降。 1.1 过拟合的特征 训练误差显著低于测试误差。 在训练数据上表现出色，但在新数据上预测能力较差。...模型复杂度过高（例如，包含过多参数或层数的深度神经网络）。 1.2 过拟合的原因 训练数据量不足，导致模型无法充分学习数据的潜在模式。 模型复杂度过高，与数据规模不匹配。...通过在损失函数中引入惩罚项，正则化方法可以抑制模型参数的不必要增长，使模型更具泛化能力。 2.1 正则化的数学定义 正则化通过修改损失函数来约束模型复杂度。 3....3.2 L2 正则化（Ridge） L2正则化通过对模型参数的平方进行惩罚： 特点：L2正则化会使所有参数趋向于较小的值，但不会完全置零，因此更适合处理相关特征的情况。...import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error # 示例数据 X, y = generate_data() # 自定义函数生成数据
也许你需要更多的难预测的样本数据 也许你可以从训练集中删去那些容易被学习的样本 也许你可以有针对性地对不同类型的输入数据训练不同的模型 相关阅读： 用Keras展现深度学习模型的训练过程 机器学习算法的过拟合和欠拟合...同时，可能需要调整合适的损失函数。在数据转换章节去寻找更多的思路吧。 相关阅读： 为何使用激活函数？ 5） 网络拓扑结构 调整网络的拓扑结构也会有一些帮助。...权重衰减来惩罚大的权重值 激活限制来惩罚大的激活函数值 尝试用各种惩罚措施和惩罚项进行实验，比如L1、L2和两者之和。...相关阅读： 使用Keras对深度学习模型做dropout正则化 什么是权值衰减？ 8） 优化方法和损失函数 以往主要的求解方法是随机梯度下降，然而现在有许许多多的优化器。...其它方法能给SGD创造好的开端，便于后续调优。 待优化的损失函数则与你需要解决的问题更相关。 不过，也有一些常用的伎俩（比如回归问题常用MSE和MAE），换个损失函数有时也会带来意外收获。
SSD的关键特征之一是它能够预测不同大小的目标，并且为现在很多算法提供了基本的思路。 我们从讨论算法的网络架构开始这篇文章，然后我们将深入研究数据增强、锚框和损失函数。...但是一般图像中只有 6 个或更少的目标。所以我们是否应该在所有真实的边界框上惩罚所有预测框？如果我们这样做了那么将迫使每个检测器预测每个真实的边界框。...为了实现这一点，我们将每个真实边界框与某个预测框匹配。该预测框负责预测特定的真实边界框，在反向传播时为该特定预测框添加了匹配的真实边界框的损失。...负例增加的损失将是巨大的并且会覆盖掉正例的损失。使得模型训练变得非常困难并且不会收敛。因此按照最高置信度对负样本进行排序，然后以 1:3 的比例筛选正负样本， 这样更快和稳定的进行训练。...以上就是SSD算从输入到输出的前向传播的整个过程以及边界框的编码和解码过程，接下来介绍损失函数。 损失函数 损失函数由两部分组成，分类损失和回归损失。 分类损失用于类别预测。
误差梯度是在训练神经网络时计算的方向和量的大小，用于在正确的方向以正确的量更新网络权重。在深度网络或RNN中，更新过程中可能会累积误差梯度，并最终累积成非常大的梯度。...该模型是不稳定的，导致从两次更新之间的损失有巨大的变化。 训练期间模型损失呈现NaN。 如果你有这些类型的问题，你可以深入挖掘，看看你是否有梯度爆炸的问题。 这些迹象，可以用来确认是否存在梯度爆炸。...通过使用LSTM存储器单元和可能相关的gated-type神经元结构，可以减少爆炸梯度。采用LSTM存储单元是对用于序列预测的RNN最新最好的处理方法。...– 第5.2.4节，梯度消失和梯度爆炸，自然语言处理中的神经网络方法，2017。 具体来说，如果误差梯度超过阈值，则将检查误差梯度的值与阈值进行核对并将其裁剪掉或将它设置为阈值。...在Keras API中使用优化器 5.使用权重正则化 还有方一种法，如果梯度梯度仍然存在，则检查网络权重的大小，并对大权重值的网络损失函数应用惩罚。
模型可诊断性 权重的初始化 学习率 激活函数 网络结构 batch和epoch 正则项 优化目标 提早结束训练 你可能需要指定参数来多次（3-10次甚至更多）训练模型，以得到预计效果最好的一组参数。...显然，你需要根据输出内容的形式选择转移函数。 比方说，将二值分类的sigmoid函数改为回归问题的线性函数，然后对输出值进行再处理。同时，可能需要调整合适的损失函数。...权重衰减来惩罚大的权重值 激活限制来惩罚大的激活函数值 尝试用各种惩罚措施和惩罚项进行实验，比如L1、L2和两者之和。...其它方法能给SGD创造好的开端，便于后续调优。 待优化的损失函数则与你需要解决的问题更相关。 不过，也有一些常用的伎俩（比如回归问题常用MSE和MAE），换个损失函数有时也会带来意外收获。...同样，这可能也与你输入数据的尺度以及所使用的激活函数相关。
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