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我尝试参加我的第一次Kaggle竞赛，其中RMSLE被指定为所需的损失函数。因为我没有发现如何实现这个loss function，我试图用RMSE来解决这个问题。我知道这是过去Keras的一部分，有没有办法在最新的版本中使用它，也许是通过backend的自定义功能 这是我设计的神经网络： from keras.models import Sequential
fromker
浏览 360提问于2017-05-09得票数 41
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number=5)
在这里，我想更改为RMSLE，并保留图的概念。plot <-ggplot(model,type=c("g", "o"), metric="RMSE")+ scale_x_continuous(breaks = 2:4, labels = names
浏览 1提问于2015-01-30得票数 12
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目前，我尝试在Keras R中预测图像中某些对象的位置。我只对对象的中心感兴趣，所以我尝试预测图像中的中心坐标(x_center，y_center)。我假设在我的图像中最多有两个这样的对象。因此，我的学习目标是向量：公共损失函数"mean_squared_
浏览 0提问于2018-05-19得票数 0
我定义了一个自定义的RMSE函数： return K.sqrt(K.mean(K.square(y_pred - y_true)))keras.losses.mean_squared_error(y_true, y_pred)mse:115.7
浏览 1提问于2019-09-27得票数 9
我正在尝试使用Keras的functional API来处理多个输入，并使用自定义的损失函数RMSLE。下面是我的代码： import tensorflow as tffrom tensorflow.keras.models importdef rmsle(y_true, y_pred):
return K.sqrt(MeanSquar
浏览 185提问于2021-08-11得票数 1
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当我使用sklearn度量包时，文档页面中写着：
但是，如果我转到：
它说是Mean squared error regression loss，并没有说它是否定的。如果我查看源代码并检查了那里的示例：，它正在执行正常的</
浏览 12提问于2018-01-13得票数 30
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root_mean_squared_logarithmic_error)
对于下面定义的损失函数损失函数，则不会发生loss = nan。如果使用了以下两个自定义loss functions中的任何一个(这自然就是我想要运行的)，loss = nan就会在某个时刻发生。return K.sqrt(K.mean(K.square(y_p
浏览 18提问于2017-05-13得票数 2
我想使用自己设计的成本函数。有没有人能帮我把回归模型的成本函数定义为均方根对数误差的代码
浏览 0提问于2019-08-16得票数 0
我有相当小的数据集: 15列，3500行，我一致地看到h2o中的xgboost比h2o AutoML更好的模型。我使用的是H2O 3.26.0.2和Flow UI。= xgb.rmse()MAE= xgb.mae()
header = ['model','mean_residual_deviance','rmse&
浏览 1提问于2019-08-20得票数 1
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我有一个问题，为什么我的自定义RMSE损失函数会得到与MAE相同的值。我有一个模型，我用loss='mae‘训练一次，用一个自定义函数训练一次： return keras.sqrt(keras.mean(keras.square(y_pred - y_true),axis=-1))
(我知道做sqrt没有实际的
浏览 166提问于2018-09-14得票数 1
解决:见Marco的评论。每个输出必须作为单独的数组传递给模型。
目标#1为0-无穷大，最终单节点密集层采用“线性”激活函数.目标2是0-1比例的，最终的单节点密集层使用的是“sigmoid”激活函数.
两个输出都在使用MAE损失，但是目标2的MAE几乎与目标1一样高。由于目标2是0-1，乙状结肠只能提供0-1的输出，我预计目标2的损失不
浏览 13提问于2022-04-27得票数 1
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我有一个错误-‘张量’对象没有属性'log‘，我在Keras中编码以构建一个网络，同时将自定义丢失函数应用于Keras。我想无论如何我需要摆脱np.log，但不确定如何摆脱。import Numpy
自定义函数 return np.sqrt(np.mean((np.log(1+y_pred) - np.log(1+y_test))**2))def b
浏览 0提问于2018-07-11得票数 1
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我是DL和Keras的新手。我试图用Keras (tensorflow后端)解决一个具有多变量输出(y型(?，2))的回归问题。我对如何计算损失感到困惑。我用平均绝对误差作为损失函数。但是，由于我的目标数据有两个维度，是否将损失值计算为所有维度上的约简平均值(作为结果的标量)？我检查了Keras源代码，它使用K.mean(.，axis=-1)来计算MAE。如果K.mean与nump
浏览 0提问于2018-04-19得票数 7
我有一个由乙状结肠激活组成的单个输出神经元的CNN模型，因此它的值在0到1之间。我想计算这个特定输出神经元的损失的组合。我使用的是平均绝对误差和均方误差，并造成如下损失：现在，由于一些问题，tensorflow框架不支持这样的损失<
浏览 6提问于2022-06-22得票数 1
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我需要用插入符号包将我的xgboost训练模型更改为非默认的RMSLE。默认情况下，在RMSE中插入和xgboost列和测量。下面是代码行：custom_summary = function(data, lev = NULL, model = NULL){names(out) = c("rm
浏览 3提问于2017-10-19得票数 0
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均方根误差有什么问题？
、、、
我不明白我的rMSE实现有什么问题。我使用MSE作为损失函数来训练我的模型，对于度量标准也是一样的。在训练后，我使用evaluate函数在测试集中对我的模型进行评估，然后使用predict函数来获得值。然后我应用rMSE。我的代码是：
obs= model.compile(loss='mse', optimizer=keras.optimizers.Adam(l
浏览 1提问于2018-04-26得票数 0
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我想在每个时代结束时检查self.losses['RMSE']、self.loss['CrossEntropy']和self.loss['OtherLoss']的值。目前，我只能检查总损失的self.loss['total']。，并预测自己跟踪每个损失值。但我认为可能有更好的解决办法，我还不知道。
摘要:如何跟踪每个时代之后自定义损失函数中的</e
浏览 0提问于2019-02-27得票数 0
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我在Keras中设置自定义丢失函数时遇到了麻烦。
在我们的模型中，最终层(y_pred)的大小为32,365，这被视为下一个365个时间段的量化速率。我想做一个定制的损失函数，其中包括交叉熵和RMSE。据我所知，y_true和y_pred在Keras自定义丢失函数中应该具有相同的维度。但在我的例子中</
浏览 2提问于2019-03-30得票数 0
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是否有一个损失函数来计算一个预测像素和最近的地面真实像素之间的欧几里德距离？具体来说，这是位置距离，而不是强度距离。
这将基于二进制预测和二进制基础真理。
浏览 0提问于2017-06-26得票数 0
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