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回答
Keras
损失
似乎是
错误
的
-
加权
总和
是
错误
的
python
、
tensorflow
、
keras
我正在使用
Keras
和tensorflow后端来训练一个有多个输出但只有一个
损失
的
模型(输出层“部件”上
的
MSE)。=
keras
.utils.multi_gpu_model(model, gpus=2, cpu_merge=True, cpu_relocation=False) verbose=1 ) fit
浏览 21
提问于2019-09-12
得票数 2
回答已采纳
2
回答
在多个
损失
核上训练具有单一输出
的
模型
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
loss-function
我正在使用
keras
构建一个图像分割模型,并希望在多个
损失
函数上训练我
的
模型。我已经看到链接,但我正在为这种情况寻找一个更简单和直接
的
解决方案,因为我
的
损失
函数相当复杂。谁能告诉我如何在
keras
中建立一个具有多个
损失
的
单输出模型。
浏览 13
提问于2019-11-04
得票数 0
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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
我正在使用TensorFlow概率来训练一个模型,该模型
的
输出
是
一个用于概率回归
的
tfp.distributions.Independent对象。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): ''' Custom
keras</
浏览 174
提问于2021-11-08
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1
回答
如何在优化过程中将交叉熵
损失
转换为标量?
neural-network
、
keras
、
keras-layer
、
loss-function
、
cross-entropy
我有一个基本
的
初学者问题,关于神经网络
是
如何定义
的
,我正在
Keras
库
的
上下文中学习。:model.add(Dense(NB_CLASSES, input_shape=(RESHAPED,), activation='softmax')) 我
的
理解
是
,这将创建一个具有两层
的
神经网络,在本例中,RESHAPED为784,NB_CLASSES为10,因此该网络将具有1个输入层和1个输出层,其中
浏览 14
提问于2018-01-19
得票数 2
回答已采纳
1
回答
为什么BinaryCrossentropy作为
损失
和度量在使用tf.
keras
(Tensorflow 2.0)
的
分类器训练中不完全相同?
tensorflow
、
deep-learning
、
neural-network
、
tensorflow2.0
我使用BinaryCrossentropy既是
损失
,也是度量之一: optimizer=tf.
keras
.optimizers.Adam(learning_rate=1e-5), metrics=[tf.
keras
.metrics.BinaryCrossentropy(), tf.
keras
.metrics.AUC()]) 既然它们
是
同一件事,我
浏览 2
提问于2020-05-15
得票数 1
回答已采纳
2
回答
将一个列表作为loss_weights传递,它应该有每个模型输出
的
一个条目。
Keras
告诉我,模型有一个输出,但我认为有更多
的
输出。
python
、
python-3.x
、
keras
、
multilabel-classification
、
imbalanced-data
我有一个多类分类问题
的
dataset df。我有一个巨大
的
阶级失衡。即grade_F和grade_G。,就像我们看到
的
一样。我
的
意思
是
,我要预测
的
数组
是
: grade_A grade_B grade_C grade_D grade_E grade_F因此,我尝试了以下神经网络:from
浏览 3
提问于2019-09-17
得票数 0
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2
回答
keras
是
如何处理多重
损失
的
?
deep-learning
、
keras
、
backpropagation
、
loss-function
如果我有类似这样
的
东西:l2 = 0.3final_loss = l1*loss1 + l2*loss2 另外,在培训过程中,这意味着什么?loss2是否仅用于更新y2所在层
的
权重?或者它用于模型
的
所有层?
浏览 1
提问于2018-03-21
得票数 63
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1
回答
在tensorflow中,如何将多个
损失
与所需
的
公式结合起来
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
loss-function
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</e
浏览 6
提问于2022-06-22
得票数 1
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1
回答
SSD Resnet 50 FPN
损失
函数说明
tensorflow
、
machine-learning
、
computer-vision
、
loss-function
、
object-detection-api
我在我
的
数据集上使用tensorflow对象检测api。我使用
的
是
ssd-resnet50-fpn模型。在训练过程中,我看到分类
损失
和本地化
损失
已经收敛,但总
损失
仍在减少。另外,总
损失
也不是分类
损失
和定位
损失
的
总和
。任何关于为什么会发生这种情况
的
想法。我正在使用object_detection/ train.py /文件夹中
的
遗留文件来训练我<
浏览 11
提问于2020-02-25
得票数 0
2
回答
Keras
对不同
的
错误
分类应用不同
的
权重
tensorflow
、
keras
、
loss-function
、
cross-entropy
我正在尝试实现一个具有三个类别的分类问题:'A','B‘和'C',其中我希望在我
的
模型
损失
函数中加入对不同类型
的
错误
分类
的
惩罚(类似于
加权
交叉熵)。类权重不适用,因为它适用于属于类
的
所有数据。例如,真正
的
标签'B‘被
错误
分类为'C’与被
错误
分类为'A‘相比,应该有更高
的
损失
。权重表如下: A B
浏览 1
提问于2019-06-21
得票数 6
2
回答
将sample_weight_mode=设置为“时态”似乎不起作用
python
、
tensorflow
、
keras
、
lstm
、
recurrent-neural-network
我正在使用TensorFlow2.0中
的
LSTM,并试图为训练样本分配一个权重(我已经尝试过class_weights字典,但它报告它不支持3-d数组。我
的
数组形状
是
(26000,7,1)。正如文档中所建议
的
,我在编译中将sample_weight_mode设置为"temporal“,但在此之后,当我尝试拟合模型时,仍然得到以下
错误
: ---------------------------我已经尝试更改传入fit
的
sample_weights
的
形状(也尝试将其
浏览 107
提问于2019-08-30
得票数 1
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。我在谷歌上搜索了一下,但没有找到我
的
问题
的
答案如下:因
浏览 0
提问于2020-03-21
得票数 6
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
浏览 39
提问于2020-04-25
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何为
keras
编写具有
加权
平均值
的
自定义f1
损失
函数?
python-3.x
、
tensorflow
、
keras
、
scikit-learn
到目前为止,我使用categorical_crossentropy作为
损失
函数。但由于所需
的
指标
是
加权
F1,我不确定是否
是
最佳
的
损失
选择。我试图使用sklearn.metrics.f1_score,在
keras
中实现
加权
F1评分,但是由于张量和标量之间
的
转换问题,我遇到了一些
错误
。model.compile(loss=f1_loss, optimizer=opt) 我如何用角码来写这个
损失<
浏览 1
提问于2020-01-29
得票数 11
回答已采纳
1
回答
如何在同一模型
的
Tensorflow中对多个输出执行
加权
损失
?
deep-learning
、
tensorflow
、
rnn
如何在同一个Tensorflow模型上对多个输出执行
加权
损失
?这意味着我正在使用一个模型,它
的
目的
是
有3个输出。我这么做是因为我想让网络了解输入变量之间
的
关系。更具体地说,这是多输出回归。我需要为每个输出设置
加权
损失
。我在tf.
keras
.models.Model上尝试了参数D5,但是
错误
返回了: ValueError: When passing a list as loss_weights, it should haveThe mo
浏览 0
提问于2019-06-03
得票数 0
回答已采纳
1
回答
对于相同
的
输入和权重,tf.
keras
.metrics.MeanSquaredError结果与tf.
keras
.losses.MeanSquaredError不匹配。
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
当使用
损失
时,像下面这样
的
MeanSquaredError将作为外露出现y_pred = tf.constant([[4., 8.], [12., 3.]])# reduced_weighted_mse = (6 + 26)
浏览 9
提问于2022-05-18
得票数 2
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,它需要有没有一些要传递
的
东西呢?
浏览 57
提问于2019-02-23
得票数 4
回答已采纳
1
回答
在TensorFlow BinaryCrossentropy
损失
函数中配置标签
python
、
tensorflow
、
loss-function
、
cross-entropy
我想使用计算交叉熵
损失
。., 0.]]bce(y_true, y_pred).numpy() 从示例中推断,每个样本
的
标签格式应为属于0类
的
概率,属于1类
的
概率。如果
是
,为什么y_true[1]概率加起来不是1?
浏览 5
提问于2021-04-13
得票数 1
1
回答
自定义
损失
函数中
的
Keras
动态样本权重计算
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
我正在
keras
中实现一种类型
的
分割网络(使用tf后端),其中我希望对每个图像
的
损失
进行
加权
。权重将与目标图像具有相同
的
形状-即每个像素在
损失
中将具有不同
的
权重。据我所知,
keras
没有办法在本地实现这个权重方案。权重可以从标签计算,并且由于数据集
的
大小,将权重存储在磁盘上
是
不可行
的
。因此,我已经开始编写自己
的
损失
函数,它可以根据标签动态计算权重
浏览 3
提问于2020-02-26
得票数 2
1
回答
用Tensorflow编写
的
损失
函数移植到
Keras
在AttributeError中
的
结果
python
、
tensorflow
、
keras
、
attributeerror
return loss1,loss2,loss3... 文件"/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/
keras
/engine/t
浏览 0
提问于2017-05-16
得票数 1
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