腾讯云
开发者社区
文档
建议反馈
控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
搜索
搜索
关闭
发布
登录/注册
精选内容/技术社群/优惠产品,
尽在小程序
立即前往
文章
问答
(3385)
视频
沙龙
1
回答
Keras
损失
"
NaN
";
可能
发生爆炸
梯度
、
、
、
、
当我运行我的RNN时,
损失
并没有减少(实际上是增加,然后转到
NaN
)。我想不出如何解决这个问题。这是我的Jupyter Notebook的链接(其中包含有关该问题的更多信息)。
浏览 17
提问于2021-05-02
得票数 2
回答已采纳
1
回答
培训
损失
是
keras
中的
nan
、
、
、
from
keras
.models import Sequentialfrom
keras
.layers import LSTMfrom tensorflow.
keras
.models import Sequentialmodel.compile(los
浏览 3
提问于2021-03-17
得票数 3
回答已采纳
1
回答
在Tensorflow中合并来自不同层的
损失
是正确的吗?
、
、
是否有
可能
将不同层次的
损失
结合起来?假设我有一个五层的模型。def get_intermediate_model(base_model, intermediate_layer):还是我们只是增加了更多的
损失
,整个模型正在优化?(所期望的结果是,full
浏览 2
提问于2022-10-05
得票数 0
回答已采纳
2
回答
求
损失
函数中的张量值
、
、
、
、
我需要这能够执行一些自定义计算和改变
损失
,这些计算是
可能
的,与实际的数组值。
浏览 5
提问于2018-08-17
得票数 0
回答已采纳
1
回答
LogCosh自定义
损失
函数返回
nan
、
、
、
我正在尝试将LogCosh函数实现为自定义
损失
函数。当我这样做时,我得到了一个错误,因为拟合阶段将
NaN
作为
损失
。更奇怪的是,当我运行它时,它开始给出
损失
的实际值,然后到达一个点,它再次开始返回
NaN
。= tf.
keras
.Sequential([ tf.
keras
.layers.Dense(300, activation='relu
浏览 4
提问于2021-04-28
得票数 0
1
回答
tape.gradient()和TF
keras
()给出了不同的结果
、
、
、
我有一个使用
keras
函数API构建的模型。在定义它之后,我使用SGD优化器编译它,如下所示。opt = tf.
keras
.optimizers.SGD(learning_rate=0.05, momentum=0.9, decay=1e-3,clipnorm=1) model.compile(然而,当我使用TF的磁带
梯度
实现相同的功能时,我总是得到
NaN
梯度
,这导致我的权重等于
NaN
,随后我的
损失
函数值因为
NaN
而相等。= tf.
keras<
浏览 64
提问于2020-08-08
得票数 1
1
回答
计算
损失
时的
Keras
值
、
、
D是
损失
函数(在我的例子中是稀疏交叉熵)。 其思想是在
损失
中纳入标记数据集的模型的性能。我试图在
Keras
中使用MNIST数据集和一个小型批处理的100个数据来实现这个方法。当我尝试做最后的
梯度
下降来
浏览 2
提问于2021-01-09
得票数 1
回答已采纳
1
回答
骰子的
损失
在经历了几个时代之后就变成了
NAN
。
、
、
、
问题是
损失
函数在某一时期后变成了
NAN
函数。我正在做5倍交叉验证和检查验证和培训
损失
的每一次.对于某些褶皱,
损失
迅速变成
NAN
,有些褶皱则需要一段时间才能到达
NAN
。我在
损失
函数公式中插入了一个常数,以避免过流/流下,但仍然会出现同样的问题。我的输入在范围内- 1,1。我看到人们建议使用正则化和不同的优化,但我不明白为什么
损失
会在第一位。我已经粘贴了
损失
函数,以及下面一些时期的培训和验证
损失
。最初,只有验证
浏览 3
提问于2020-06-08
得票数 2
1
回答
Keras
支持参数优化器吗?
、
、
、
、
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。
浏览 0
提问于2019-08-17
得票数 0
1
回答
Keras
图像分割:单像素
损失
函数
、
、
、
、
我的问题
可能
很容易为你解决,但我没有找到任何答案,也不知道如何实现它,因为我也是
Keras
和Tensorflow的新手。问题:我使用了一个预先训练好的图像分割网络( Hengshuang Zhao et al 2017的),对于这个网络,有人使用Tensorflow后端()将权重从Caffe转换为
Keras
。我想要计算关于权重的分类交叉
损失
函数的
梯度
,到目前为止还没有那么复杂,我可以解决。但问题是
损失
函数,因为我只想要预测的单个像素的
损失
。) 我如何调整它才能只计算单个
浏览 1
提问于2018-04-13
得票数 2
1
回答
使用两个输入层和numpy操作的
Keras
上的丢失层
、
、
、
是否有
可能
将输入和输出层转换为numpy数组,计算
损失
并使用它优化网络?
浏览 2
提问于2017-10-01
得票数 2
回答已采纳
1
回答
tensorflow.gradients不给任何值
、
、
、
、
model是我训练过的
Keras
残差模型。然而,我试图计算输入张量
损失
w.r.t的
梯度
:(
损失
梯度
w.r.t输入张量),给我: [None].None在这里意味着什么,我如何计算这些
梯度
?
浏览 0
提问于2018-12-19
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何在
Keras
DQN中实现
梯度
上升
、
、
、
、
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(以最大化回报)。如何在
Keras
中做到这一点?()]) 在尝试实现
梯度
上升时,通过‘翻转’
梯度
(作为负
损失
还是反向
损失
浏览 47
提问于2020-11-23
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在拟合时,
损失
是
NaN
、
、
、
不幸的是,当我运行脚本时,我不知道为什么训练时记录的
损失
值是
NaN
。_________________________________________________________________Epoch 2: loss =
NaN
Epoch 4: l
浏览 1
提问于2018-08-27
得票数 2
1
回答
keras
模型中的空可训练变量(= 2.2.4-tf)
、
、
、
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。()然后,使用以下代码手动更新权重: 类MyModel(
keras
.Model):def __init__(self):super().,model.trainable_variables),
损失
def apply_gradients(优化器,
梯度
,变量):optimizer.ap
浏览 1
提问于2020-05-22
得票数 2
1
回答
Tensorflow函数中用作
Keras
自定义丢失的异常
、
我试图通过Tensorflow编写一个具有自定义丢失功能的
Keras
2 LSTM:互联网上的一些聪明的想法:尝试改变批次大小,改变优化器,裁剪渐变-没有成功。其余代码处理来自
Keras
的
损失
以及类似于此的
损失
: def bin_crossent_true_o
浏览 0
提问于2017-04-20
得票数 2
回答已采纳
1
回答
为什么
Keras
不需要自定义
损失
函数的
梯度
?
、
、
、
、
据我所知,为了通过
梯度
下降来更新模型参数,该算法需要在某个点计算误差函数E关于输出y: dE/dy的导数。然而,我已经看到,如果你想在
Keras
中使用自定义
损失
函数,你只需要定义E,而不需要定义它的导数。我遗漏了什么?每个丢失的函数将具有不同的导数,例如:如果
损失
函数是交叉熵: dE/dy = y_true/y 再说一次,模型怎么
可能
不问我导数是什么模型如何根据E的值来计算<e
浏览 14
提问于2018-01-12
得票数 8
2
回答
如何得到y_true和y_pred之间差异的水平和垂直
梯度
?
、
、
、
、
我想使用
Keras
定义一个自定义
损失
函数,它包含y_true和y_pred之间的差异的
梯度
。我发现numpy.gradient可以帮助我得到数组的
梯度
。因此,
损失
函数的部分代码如下所示: d = y_true - y_pred有没有其他函数可以帮我做到这一点?或者我必须自己计算
梯度
?
浏览 4
提问于2018-10-02
得票数 1
1
回答
如何在
Keras
或Tensorflow中自定义符号函数的
梯度
?
、
、
、
、
对于某些特定情况,我需要向W添加一个符号函数,然后将其输入到
损失
函数中来计算我的
损失
。W = NN(I); #the output of the neural network所以我想用一些
梯度
不为零的光滑函数来代替符号函数,这样我的
损失</
浏览 1
提问于2019-01-03
得票数 1
1
回答
自定义
损失
函数只能使用
keras
还是后端函数?
、
、
在定义自定义
损失
函数时,我希望: 使用y_pred操作输入y_pred张量,将输入numpy张量处理为外部二进制执行,并获得如下所示的结果演示代码: def mse_my_loss(y_true,y_pred或者在自定义的
损失
函数中只能使用
keras
或后端函数,让
keras
对张量进行自动
梯度
计算? 非常感谢。
浏览 16
提问于2019-01-17
得票数 1
点击加载更多
扫码
添加站长 进交流群
领取专属
10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关
资讯
最优化方法:梯度下降
对抗样本的基本原理
《Deep Learning with Python》第三章 3.1 走进神经网络之神经网络剖析
TensorFlow还是Keras?深度学习框架选型指南
《Deep Learning with Python》第二章 2.1 神经网络的MNIST手写数字识别
热门
标签
更多标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
活动推荐
运营活动
广告
关闭
领券