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沙龙
1
回答
Keras
U-Net
加权
损失
实现
python
、
keras
、
deep-learning
、
image-segmentation
我正在尝试分离关闭对象,如
U-Net
论文(here)所示。为此,可以生成可用于像素级
损失
的权重图。下面的代码描述了我在this博客文章中使用的网络。然而,
损失
似乎并没有多大改善。此外,当我尝试预测新图像时,我显然没有权重图(因为它们是在标记的蒙版上计算的)。我尝试使用类似于权重图的空/零数组,但这只会在空白/零预测中产生结果。我还尝试了不同的指标和更多的标准
损失
,但没有任何成功。 有没有人面临同样的问题,或者在
实现
这个
加权
损失
时有其他选择?提前谢谢。
浏览 14
提问于2019-09-27
得票数 4
回答已采纳
1
回答
强制每个
Keras
批处理包含至少一个来自每个类的图像是不是一种糟糕的做法?
python
、
keras
我正在用
Keras
训练一个
U-Net
CNN,其中一个图像类在训练数据集中的表示严重不足。我使用类
加权
损失
函数来解释这一点,但我担心的是,在如此低的批次大小和低类实例的情况下,只有十分之一的批次可能包含此类图像。因此,即使类是
加权
的,网络在训练期间也很少看到它。
浏览 2
提问于2020-07-15
得票数 0
1
回答
图像分割-
Keras
中的自定义
损失
函数
keras
、
image-segmentation
、
loss-function
、
unet
我正在使用
Keras
实现
的
U-Net
()来分割显微镜图像中的细胞器。为了让我的网络能够识别只有1个像素间隔的多个单个对象,我想对每个标签图像使用权重图(公式在出版物中给出)。据我所知,我必须创建自己的自定义
损失
函数(在我的例子中是交叉函数)来利用这些权重映射。但是,自定义
损失
函数仅接受两个参数。如何在这样的函数中添
加权
重映射值?下面是我的自定义
损失
函数的代码: y
浏览 5
提问于2018-05-11
得票数 4
2
回答
Keras
如何计算具有相同
损失
函数的多个输出之间的
损失
?它是把它们加起来还是做一个平均值?
r
、
keras
我在R中使用
Keras
,它的文档指定: 如果模型有多个输出,则可以通过传递字典或
损失
列表,对每个输出使用不同的
损失
。然后,该模型将最小化的
损失
值将是所有个人
损失
的总和。在这种情况下,我有多个输出,但是应用了相同的
损失
函数,
Keras
仍然对它们进行求和,或者它是否进行了另一个转换,如average?
浏览 0
提问于2019-07-26
得票数 2
回答已采纳
0
回答
损失
图及判断其是否收敛的准则
tensorflow
、
deep-learning
、
keras
我一直在运行一个以tensorflow为后端的
keras
u-net
实现
。在这个实验中,我跑了60个时期。
损失
图如下所示,我可以假设程序已经收敛了吗?在我看来,
损失
没有明显的变化。
浏览 5
提问于2017-01-01
得票数 1
回答已采纳
2
回答
如何在
Keras
中将
损失
函数指定为二次
加权
kappa?
python
、
keras
、
scikit-learn
我的理解是,
keras
需要
损失
函数才能具有签名: def custom_loss(y_true, y_pred): 我正在尝试使用sklearn.metrics.cohen_kappa_score,它需要
浏览 57
提问于2019-02-23
得票数 4
回答已采纳
2
回答
用于图像分割的二值交叉熵
损失
deep-learning
、
keras
、
image-segmentation
、
unet
我在
Keras
中使用CNN (
U-Net
)分割8位图像以获得二进制掩码。尽管达到了0.9999的精度,我仍然得到了一些介于0和255之间的值,但我希望完全删除这些值,使其只有0或255。到目前为止,我一直在使用二进制交叉熵
损失
函数,与最后一个卷积层的sigmoid激活函数相结合。有没有人能告诉我是否有其他的
损失
函数可以解决这个问题。
浏览 8
提问于2018-04-03
得票数 1
1
回答
基于
Keras
的语义分割:丢失函数和掩码
keras
、
cnn
我已经根据这方法开始用
Keras
实现
了一个
U-net
(在
keras
中是相当新的)。你会用什么样的标签?
浏览 0
提问于2019-11-13
得票数 2
1
回答
类权重恶化了我的
keras
分类模型
python
、
keras
、
scikit-learn
、
deep-learning
它使用adam优化器和分类交叉熵
损失
。为了改善模型
损失
,我对数据集中的类别频率进行了可视化,发现最高的2个类别的频率约为25,000和20,000,而最低的2个类别的频率约为4,40。compute_class_weight('balanced', classes=np.unique(y_int), y=y_int)但我的
损失
恶化了,到了50世纪,我的
损失
值开始在30 -50之间。
浏览 0
提问于2020-07-12
得票数 1
1
回答
在变分式自动编码器中加入KL散度的最聪明方法
python
、
tensorflow
、
keras
、
autoencoder
我有一个自动编码器模型的,具有多个输出和
加权
,这是一个想要丰富变成一个变分的自动编码器。我遵循了以下内容:官方
keras
教程。但是,如果手动调整train_step函数,我就失去了最初
实现
的大部分细节: 我得到了两个
加权
优化目标:重新构造(解码器)和分类(softmax)。根据
keras
链路添加建议的采样层是没有问题的,但是要正确地
实现
Kullback-Leibler-Loss,因为它依赖于不受标准
Keras
损失
支持的附加参数z_mu和z_log_
浏览 3
提问于2020-10-06
得票数 2
1
回答
Keras
:“样本权重”是否参与了这些衍生产品
neural-network
、
keras
、
training
、
loss-function
根据
Keras
文档的说法,sample_weight可以用于训练数据中的任何样本在
损失
中的不同重要性。换句话说,
Keras
是使用这些权重来训练模型,还是只产生不同的
损失
值?即,导数是“静态”计算的w.r.t。对“未
加权
”
损失
?因为
损失
函数实际上并不是基于样本权重来定义的,所以它只是(作为参数)传递给
Keras
中的fit函数。
浏览 0
提问于2020-03-21
得票数 6
1
回答
TensorFlow概率:如何使用log_prob
损失
函数进行样本
加权
?
tensorflow
、
tensorflow-probability
我的问题是,我不确定如何在负对数似然(NLL)
损失
函数中
实现
样本
加权
。我有以下
损失
函数,我相信它没有使用sample_weight第三个参数: class NLL(tf.
keras
.losses.Loss): return -y_pred.log_prob(y_true) 对于标准
浏览 174
提问于2021-11-08
得票数 1
回答已采纳
1
回答
卷积神经网络的Tensorflow
加权
样本
machine-learning
、
tensorflow
、
convolutional-neural-network
对于我的二值分类问题(A比B),两个类别中的每一个图像都有其各自的权重。这意味着,例如,如果我有10000张A的图像,并不是所有的图像都是同等重要的。"0.9“表示它非常重要,而"0.01”表示它没有那么重要。谢谢你的帮助。
浏览 0
提问于2019-03-19
得票数 2
1
回答
如何在
keras
中
实现
损失
函数的ssim?
python
、
tensorflow
、
keras
、
loss-function
我需要SSIM作为我的网络中的一个
损失
函数,但我的网络有两个输出。我需要使用SSIM进行第一次输出,使用cross-entropy进行下一次输出。
损失
函数是它们的组合。另一个问题是我在
keras
中找不到SSIM的
实现
。 Tensorflow有tf.image.ssim,但它接受图像,我不认为我可以在
损失
函数中使用它,对吧?你能告诉我我该怎么做吗?我是
keras
和深度学习的初学者,我不知道如何将SSIM作为
keras
中的自定义
损失
函数。
浏览 50
提问于2019-04-10
得票数 3
1
回答
具有多个输出的网络,如何计算
损失
?
tensorflow
、
keras
、
backpropagation
、
loss-function
、
conv-neural-network
当训练具有多于一个分支的网络时,并且因此多于一个
损失
,
keras
描述提到全局
损失
是两个部分
损失
的
加权
和,即final_loss = l1*loss1 + l2*loss2 然而,在我的模型的训练过程中,我的模型由两个分支组成,并使用选项loss_weights=1.,1.我预计全局
损失
是两个
损失
的平均值(因为两个部分
损失
的权重相等),但事实并非如此。我得到了一个相对较高的全局
损失
,我无法猜测它是如何使用部分
损失
及其权
浏览 39
提问于2020-04-25
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何在具有
加权
验证
损失
的
Keras
中使用ModelCheckpoint()
keras
我在具有高度不平衡类的
Keras
中训练DNN。因此,我在fit_generator中使用了fit_generator来纠正这个问题。现在,我希望使用ModelCheckpoint()函数保存具有最小
加权
验证
损失
的模型。我正在努力,但我想不出
实现
这一目标的方法。有人会有一个简单的例子吗?
浏览 0
提问于2018-10-04
得票数 1
回答已采纳
1
回答
U-Net
中的稀疏标注
tensorflow
、
image-processing
、
semantic-segmentation
我正在训练对整个切片病理图像进行
U-Net
图像分割。我想知道如何处理未注释的区域?它是否会间接表明未注释区域对一个或另一个类别是负面的,尽管它不是负面的,从而对
U-Net
产生负面影响?我该如何处理这个重要的案例?将图像仅遮罩到带注释的部分,使未带注释的区域变为黑色是否有意义?
浏览 5
提问于2020-06-05
得票数 1
1
回答
如何在
Keras
中使用类权重进行图像分割
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
conv-neural-network
我正在尝试使用一个用
Keras
实现
的
U-Net
版本来分割医学图像。我的网络的输入是3D图像,输出是两个单热编码的3D分割图。我知道我的数据集非常不平衡(没有太多需要分割的东西),因此我想对我的
损失
函数(目前是binary_crossentropy)使用类权重。有了类权重,我希望模型能更多地关注它必须分割的小东西。
浏览 23
提问于2021-01-25
得票数 3
回答已采纳
1
回答
张量的
加权
平均
python
、
tensorflow
、
keras
我正在尝试在
keras
框架中
实现
一个自定义的目标函数。分别采用两个参数张量y_true和y_pred的
加权
平均函数;权重信息来自y_true张量。 tensorflow中是否有
加权
平均函数?或者关于如何
实现
这种
损失
函数的其他建议?
浏览 10
提问于2017-02-02
得票数 4
2
回答
如何在
Keras
中分别优化多个
损失
函数?
tensorflow
、
keras
目前,我正试图在
Keras
中构建一个具有三种不同
损失
函数的深度学习模型。第一个
损失
函数是典型的均方误差
损失
。K.square(b_true - b_pred))return final_loss实际上,我想在这里做第二个选项,,但使用
Keras</e
浏览 2
提问于2019-10-04
得票数 3
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