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1
回答
Keras
中
的
发散
损失
与
自定义
损失
、
、
我有一个用
Keras
实现
的
完全连接
的
前馈网络。最初,我使用二进制交叉熵作为
损失
和度量,Adam优化器如下所示 adam =
keras
.optimizers.Adam(lr=0.01, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon为了得到更好
的
结果,我想使用不同
的
损失
函数和度量,如下所示。import
keras
.backend as K def soft_bit_error_loss(yTrue, yPred
浏览 6
提问于2019-09-27
得票数 3
2
回答
基于输入数据
的
Keras
中
的
自定义
损失
函数
我正在尝试使用
Keras
创建
自定义
损失
函数。我想根据输入计算
损失
函数,并预测神经网络
的
输出。 我尝试使用
Keras
中
的
customloss函数。我认为y_true是我们用于训练
的
输出,y_pred是神经网络
的
预测输出。下面的
损失
函数
与
Keras
中
的
"mean_squared_error“
损失
相同。cu
浏览 2
提问于2019-04-01
得票数 17
回答已采纳
1
回答
使用完整输入数据集样本
的
Keras
自定义
损失
函数
、
、
我正在尝试为
Keras
中
的
变分自动编码器设计一个
自定义
损失
函数,分为两个部分:reconstruction loss和divergence loss。但是,我不想使用高斯分布来表示
发散
损失
,而是希望从输入
中
随机采样,然后基于采样
的
输入执行
发散
损失
。然而,我不知道如何对来自完整数据集
的
输入进行采样,然后对其执行
损失
。mu = Dense(latent_dim, ac
浏览 13
提问于2019-09-22
得票数 1
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1
回答
在
Keras
中
实现KL
发散
的
意义是什么?
、
、
、
我有点困惑KL
发散
是如何应用
的
,特别是在
Keras
中
,但我认为这个问题对于深度学习应用来说是一个普遍
的
问题。在
keras
中
,KL
损失
函数定义如下: y_true = K.clip(y_true, K.epsilon我可以对来自y_true和y_pred
的
任意一对行进行KL散度计算,并得到预期
的
结果。这些KL散度<
浏览 0
提问于2017-06-05
得票数 7
回答已采纳
1
回答
简单封闭式
自定义
损失
函数不起作用
、
、
、
我正在尝试实现一个
自定义
的
损失
函数。因此,我首先尝试通过直接封装一个默认
的
keras
损失
函数来创建一个
自定义
函数。tf.
keras
.losses.categorical_crossentrophy 但它并没有起作用。这怎么可能?我在过去使用过
自定义
函数,就在今天,这让我感到震惊。为什么它不起作用?在训练过程
中
,
损失
只会停留在10,并且不会移动。但是,当我在编译过程中将
损失
直接设置为
浏览 40
提问于2020-10-18
得票数 0
1
回答
Keras
自定义
损失
函数产生奇怪
的
结果
、
我正在尝试用
Keras
编写一个加权
的
二进制交叉熵
的
自定义
损失
函数。然而,当我使用
自定义
损失
函数编译我
的
模型时,
损失
和准确性都下降了。通常,当我使用普通
的
BCE训练模型时,准确率约为90%,但当我使用
自定义
损失
函数时,准确率下降到3-10%。下面是我
的
自定义
损失
函数: def weighted_crossentropy_core(
浏览 27
提问于2019-09-17
得票数 1
2
回答
没有为任何变量提供渐变
、
、
我已经组成了一个定制
的
损失
函数(kl_loss): vec=tf.contrib.framework.sort(pnls,axis=-1u_dist=tf.random.uniform([264],0,1,dtype=tf.float32)然后我使用
Keras
构建了一个简单
的
网络:input_
浏览 0
提问于2019-06-25
得票数 0
1
回答
损失
:为共享单车构建模型时出现nan
、
、
、
、
我是机器学习
的
新手,如果提问方式不是很好,问题又这么简单,请多包涵。model = tf.
keras
.models.Sequential()model.add(tf.
keras
浏览 39
提问于2019-03-03
得票数 1
回答已采纳
2
回答
Keras
的
非范畴
损失
、
我正在训练一个神经网络(任意架构),我有一个标签空间,它不是一个热编码
的
,而是连续
的
。原因是对于给定
的
问题,不可能只分配一个类,它更多
的
是一个概率映射。所以最后,我
的
目标又归结为1,但它们并不是1-热。 我想知道我是否误解了
Keras
文档,但就我所读到
的
内容而言,没有交叉熵实现。有分类和sparse_categorical (它们似乎完全相同,但只期望有不同
的
标签格式)。我
的
想法是将每个目标索引封装成二进制交叉熵,但这感觉不对,我认为
浏览 0
提问于2020-03-17
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何知道成本函数是否已变为最小值?
、
、
我试图在不使用ML相关库
的
情况下实现逻辑回归,并且在优化成本函数时遇到了麻烦。这是否意味着我
的
代码中有一些错误? 或者,0.66可以是成本函数
的
最小值吗?我如何知道当前
的
成本函数值是最小
的
?
浏览 0
提问于2020-01-02
得票数 1
1
回答
tensorflow对分类类型敏感
的
损失
函数
、
、
我感兴趣
的
是在tensorflow中使用一个考虑错误类型
的
自定义
丢失函数。例如,我想要创建一个函数,它比其他函数更重地衡量某种类型
的
错误(预测类1和标签是3类)(用标签预测第2类,用第3类预测)。原因来自于我目前正在从事
的
一个项目,在这个项目中,类是明确
的
排序(尽管只是按序号排列)。 我使用
Keras
实现了一个类似于()
中
显示
的
丢失函数。我还尝试编写类似于矩阵乘法
的
东西(使用tf.matmul),但后来我
的<
浏览 1
提问于2018-05-07
得票数 0
回答已采纳
1
回答
不带y_pred和y_true
的
Keras
自定义
损失
函数
我手头有一个优化
损失
函数
的
问题,这个
损失
函数不是y_pred和y_true
的
函数。在阅读了
Keras
文档之后,我发现所有的
自定义
损失
函数都必须是y_pred和y_true
的
函数。有没有其他方法可以在
Keras
中
实现我
的
损失
函数?
浏览 4
提问于2018-04-06
得票数 3
1
回答
你如何在飞行
中
防止神经网络过度适应使用
Keras
回调?
、
、
、
、
我有一个神经网络,它开始过度适应,因为验证
损失
开始增加,而训练
损失
却随着时间
的
推移而保持不变。是否有一种通用
的
算法--无论是明显
的
还是其他
的
,众所周知
的
--如果过度拟合被检测到,就会尽早停止训练吗?这是否只是一个简单
的</e
浏览 0
提问于2020-05-17
得票数 3
回答已采纳
1
回答
Keras
是如何反向传播
自定义
损失
函数
的
?
、
我已经研究了大量
的
Keras
自定义
损失
函数
的
例子。所有这些都可以概括为“写吧”。也就是说,需要编写函数获取参数(y_true,y_pred)。但是通常CNN需要
损失
函数
的
导数来进行反向传播。例如,如果你在Caffe
中
实现
自定义
损失
,你必须编写2个函数:你需要
的
损失
本身,以及它对反向传播
的
导数。但在
Keras
中
,你似乎不需要第二个
浏览 6
提问于2018-01-05
得票数 8
1
回答
验证
损失
在训练
损失
中
不断波动。
、
、
、
我正在训练一个用于多目标回归
的
Keras
模型,使用一个
自定义
的
损失
函数,目的是使该
损失
函数
的
预测精度低于0.01。从
损失
函数
的
下面图可以看出,训练
损失
和验证
损失
迅速低于目标值,训练
损失
趋近较快,验证
损失
在训练
损失
值上不断波动。虽然
损失
低于目标阈值,但我想知道这样
的
波动是否能反映模型拟合
的
一些问
浏览 0
提问于2018-08-06
得票数 1
2
回答
在
Keras
中
自定义
损失
函数
的
输出应该是什么?
、
、
、
我试图在
Keras
中
构建一个
自定义
损失
函数,但我对它
的
工作方式感到困惑。我正在批量训练网络,我不确定
损失
函数
的
输出是否应该是
与
批量维数相同
的
数组,还是只是一个标量。
浏览 32
提问于2019-05-26
得票数 2
1
回答
用常量乘以
keras
损失
函数
、
是否可以将内建
的
keras
损失
函数象征性地乘以一个常数?例如,如果我想要两个输出
的
损失
的
线性组合。 我可以写一个
自定义
的
损失
函数,但是它不会被编译,因为它是python代码,而不是符号
Keras
?我正在寻找一种在纯
Keras
(或TF)
中
实现它
的
方法
浏览 34
提问于2017-12-15
得票数 2
回答已采纳
1
回答
具有多个输入和输出
的
变分自动编码器
、
、
、
、
我已经在
Keras
中
构建了一个自动编码器,它接受多个输入和相同数量
的
输出,我想将其转换为变分自动编码器。我很难将输入和输出之间
的
差值
的
损失
和变分部分
的
损失
结合起来。由于得到
的
分类向量和数值向量需要不同
的
损失
函数(数值列
的
均方误差和分类列
的
分类交叉熵),并且
与
小
的
数值列相比,非常大
的
1-hot编码向量将主导<em
浏览 20
提问于2019-09-30
得票数 2
回答已采纳
1
回答
在
Keras
中
自定义
减少每个批次
的
损失
、
、
、
我在Python
中
为tensorflow使用
keras
。我有一个
自定义
的
损失
函数,它为批次
中
的
每个样本返回一个数字(因此,长度=批次大小
的
向量)。我如何还可以指定
自定义
的
减少方法,以将这些样本
损失
聚合为整个批次
的
单个
损失
?在
自定义
损失
函数
中
包含此减少,并让此函数仅返回单个标量而不是
损失
向量,这
浏览 28
提问于2021-10-14
得票数 0
0
回答
Keras
中
的
自定义
损失
、
我想在
Keras
中
实现一个
自定义
损失
,将最后一个仿射层作为输入。这是
中
描述
的
SGM
损失
。 这意味着
损失
函数不仅将y_true和y_predict作为参数,还将最后一个仿射层作为参数。如何在
keras
中
实现这一点?
浏览 2
提问于2017-12-06
得票数 0
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