Keras自定义损失函数打印张量值
Keras是一个开源的深度学习框架，它提供了丰富的API和工具，方便开发者进行神经网络模型的构建和训练。在Keras中，我们可以使用自定义损失函数来满足特定的需求。
自定义损失函数是根据具体问题的特点和需求，通过编写自己的函数来衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。通过自定义损失函数，我们可以更好地适应特定的任务和数据集。
在Keras中，自定义损失函数需要满足一定的要求，它应该是一个可调用的函数，并且接受两个参数：真实标签和模型预测结果。函数的返回值应该是一个标量，表示损失值。
下面是一个示例的自定义损失函数，用于计算预测结果与真实标签之间的平均绝对误差（MAE）：
import keras.backend as K
def custom_loss(y_true, y_pred):
return K.mean(K.abs(y_pred - y_true))
在这个例子中，我们使用Keras的后端函数K.mean和K.abs来计算平均绝对误差。y_true表示真实标签，y_pred表示模型预测结果。
自定义损失函数可以应用于各种任务和场景。例如，在图像分类任务中，我们可以使用自定义损失函数来加权不同类别的误差，以便更好地处理类别不平衡的情况。在目标检测任务中，我们可以使用自定义损失函数来平衡边界框的位置和类别预测的准确性。
腾讯云提供了丰富的云计算产品和服务，可以帮助开发者构建和部署深度学习模型。其中，腾讯云的AI引擎（AI Engine）提供了强大的深度学习平台，支持Keras等多种深度学习框架。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云AI引擎的信息：
请注意，以上答案仅供参考，具体的应用和推荐产品需要根据实际需求和情况进行选择。
相关·内容
1回答
在Keras层中使用的自定义函数如何获取其参数？
python、tensorflow、keras
我知道如何定义和利用可以定义为传递给Keras层的自定义函数(例如，损失函数)。然而，我不明白这个函数是如何从模型中考虑其参数的。
例如：
下面是自定义损失函数的定义：
def kl_loss(y_true, y_pred):
kl_loss = -0.5 * K.sum(1 + log_var - K.square(mean_mu) - K.exp(log_var), axis = 1)
return kl_loss
def r_loss(y_true, y_pred):
return K.mean(K.square(y_true - y_pred), axis =
浏览 0提问于2020-07-05得票数 0
1回答
Keras:在多标签回归中显示每个标签的丢失。
python、keras、regression
假设您有一个以n神经元作为输出的Keras模型，其中每个神经元都与一个回归变量相关联(例如，汽车的速度、汽车的高度、.)，如下代码片段所示：
# define Keras model
input_layer = Input(shape=shape)
... # e.g. conv layers
x = Dense(n, activation='linear')(x)
model = Model(inputs=input_layer, outputs=x)
model.compile(loss='mean_absolute_error', optimizer=&
浏览 1提问于2018-05-25得票数 5
回答已采纳
1回答
在使用使用Keras/Tensorflow 2的UNET架构时，图像重建的损失函数应该是什么？
tensorflow、keras、deep-learning、computer-vision、conv-neural-network
我正在为一项任务构建和测试一种新的图像重建方法。我使用了像这样的东西。但不是比较黑，白，灰三个类别的像素；我想重建完整的图像，这样我的模型就可以学习一些东西。我使用data Generator处理黑白图像，如下所示：
train = gen.flow_from_directory(dir,color_mode='grayscale',class_mode='input',batch_size=batch_size,target_size=(w,h),seed=SEED,subset='training')
我使用了代码的最后两行作为：
outpu
浏览 3提问于2021-02-16得票数 0
1回答
高精度但不丢失骰子的图像分割算法
python、tensorflow、deep-learning、conv-neural-network、tf.keras
我在Tensorflow /Keras上使用U-Net架构进行图像分割，但我是深度学习的新手。
我得到了具有以下集合形状的数据集：
(175250，30，30，6) Y：(175250，30，30)Validation: X：(29200，30，30，6) Y：(29200，30，30)测试: X：(29200，30，30，6) Y：(29200，30，30)
得到了一些例子，这些图像和每一个通道，进一步下降。
->每组中有20%的阳性例子和80%的阴性示例
我运行了一些系列，但是为了最佳的过滤器组合，它以很好的精度为BCE绘制了图：
定制函数的绘图，Dice_Loss by Di
浏览 2提问于2020-03-09得票数 2
1回答
这个MAPE实现是否适用于多维输出？
deep-learning、cnn
我目前正在研究一个CNN问题，输出是一个60x59个数值数组。我想验证我使用的平均绝对百分比错误(MAPE)函数是否会通过将每个对应点匹配到真值来正确地考虑错误，而不是意外行为。这个配方是否有效呢？
def percent_mean_absolute_error(y_true, y_pred):
if not K.is_tensor(y_pred):
y_pred = K.constant(y_pred)
y_true = K.cast(y_true, y_pred.dtype)
diff = K.mean(K.abs((y_pred - y_true)
浏览 0提问于2020-01-16得票数 3
回答已采纳
1回答
函数keras.metrics.binary_accuracy非常简单：
def binary_accuracy(y_true, y_pred):
return K.mean(K.equal(y_true, K.round(y_pred)), axis=-1)
然而，函数keras.metrics.categorical_accuracy有一些不同的地方：
def categorical_accuracy(y_true, y_pred):
return K.cast(K.equal(K.argmax(y_true, axis=-1),
浏览 2提问于2017-09-13得票数 2
回答已采纳
1回答
区域翻译的条件GAN
python、keras、generative-adversarial-network
我正在训练一个GAN从两个不同的图像域(源S和目标T)执行风格转换。由于我有可用的类信息，所以我有一个额外的Q网络(除了G和D)，它测量为目标域及其标签( LeNet网络)生成的图像的分类结果，并将错误传播到生成器以及使用D。从系统收敛的角度，我注意到D总是从8开始( D网络的损失函数误差)，并略有下降到4.5，G损失函数误差从1开始迅速下降到0.2。D和G的损失函数均为，而Q网络的损失函数为绝对交叉熵。迭代中的错误图如下：
D和G的损失函数为：
def discriminator_loss(y_true,y_pred):
BATCH_SIZE=10
retu
浏览 0提问于2018-09-16得票数 5
2回答
如何使用TensorFlow后端在Keras中计算KL散度？
tensorflow、keras
当使用tensorflow作为后端时，如何计算keras中的kl偏离度？我按如下方式计算L1损失：
def l1_loss(y_true, y_pred):
return K.sum(K.abs(y_pred - y_true), axis=-1)
浏览 0提问于2017-04-25得票数 6
4回答
keras中的自定义RMSPE损失函数
python、keras
我正在尝试在keras中定义自己的损失函数，即均方根百分比误差。RMSPE定义为：
我将我的损失函数定义为：
from keras import backend as K
def rmspe(y_true, y_pred):
sum = K.sqrt(K.mean(K.square( (y_true - y_pred) /
K.clip(K.abs(y_true),K.epsilon(),None) ), axis=-1) )
return sum*100.
但在几次迭代之后，它给了我作为nan的损失价值。谁能指出我做错了什么。谢谢
浏览 0提问于2017-02-21得票数 7
1回答
Convnet序回归损失函数
python-3.x、tensorflow、keras、conv-neural-network、transfer-learning
目前，我正在尝试使用训练在Imagenet上的Densenet传输学习，以输出序数整数值{2 <3<4<5< 6}。我将目标变量编码成长度为4的二进制向量(例如，1,0,0,0,1,1,0,0，等等)使用。下面是我的模型的架构：
base_model = DenseNet121(include_top=False, weights="imagenet", classes=5, input_shape=(224,224,3))
base_model.trainable = False
x = base_model.output
x = GlobalAver
浏览 1提问于2020-02-09得票数 3
3回答
Keras自定义丢失函数错误：'AttributeError：' function‘对象没有属性'get_shape’
python、deep-learning、keras
我必须编写自己的自定义丢失函数，这些函数可以在Keras中接受不同的输入，而不是y_true和y_pred参数。在阅读了一些变通方法之后，我决定使用内部函数如下：
from keras import backend as K
lambda_prn_regr = 0.6
lambda_prn_vis = 0.2
lambda_prn_class = 0.2
epsilon = 1e-4
# Person loss
def prn_loss_cls(y_true, y_pred):
def prn_loss_cls_fixed_num(y_true, y_pred):
浏览 4提问于2017-09-20得票数 2
回答已采纳
1回答
我的印象是，当模型调用损失函数时，Y_TRUE和Y_PRED的最后一个维度就会下降。
tensorflow、keras
我正在用Keras和tensorflow上的"yolo“方法构建一个对象分类和本地化的深度学习模型。我对一个输入图像的输出是一个52*52*10矩阵。因此，当我运行model.summary()时，我得到了以下输出维度：
...
...
leaky_103 (LeakyReLU) (None, 52, 52, 128) 0 bnorm_103[0][0]
_____________________________________________________________________________
浏览 4提问于2020-03-16得票数 1
回答已采纳
1回答
在Keras中实现KL发散的意义是什么？
tensorflow、machine-learning、keras、deep-learning
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：
def kullback_leibler_divergence(y_true, y_pred):
y_true = K.clip(y_true, K.epsilon(), 1)
y_pred = K.clip(y_pred, K.epsilon(), 1)
return K.sum(y_true * K.log(y_true / y_pred), axis=-1)
在我的模型中，y_true和y_pred是矩阵；每一行y_t
浏览 0提问于2017-06-05得票数 7
回答已采纳
1回答
Keras自定义损失函数huber
python、tensorflow、machine-learning、keras、loss-function
我使用Keras后端函数编写了huber损失，它运行得很好：
def huber_loss(y_true, y_pred, clip_delta=1.0):
error = y_true - y_pred
cond = K.abs(error) < clip_delta
squared_loss = 0.5 * K.square(error)
linear_loss = clip_delta * (K.abs(error) - 0.5 * clip_delta)
return tf_where(cond, squared_
浏览 1提问于2020-08-31得票数 3
回答已采纳
1回答
Keras / Tensorflow:带减法的损失函数-
python、tensorflow、keras
我对keras或tensorflow并不完全陌生，但这是我第一次深入研究。我尝试编写我自己的损失函数，它是keras的mean_absolute_percentage_error的一个细微变化。我可以用numpy来写它： def np_mean_relative_percentage_error(y_true, y_pred):
err = np.abs((y_true - y_pred) / np.abs(y_true))
diff = np.subtract(np.ones(err.shape, dtype=float), err)
return 100. * n
浏览 46提问于2020-03-31得票数 3
回答已采纳
1回答
如何使用KERAS获得DNN最后一层的值？
python、tensorflow、keras、layer
我刚刚开始使用Keras来训练一个简单的DNN，并且在设置我的自定义丢失函数方面遇到了困难，下面是模型的代码：
X_train = train_dataframe.to_numpy()[:, 0:4]
Y_train = train_dataframe.to_numpy()[:, 4]
model = Sequential()
model.add(Dense(1000, input_shape=(4,), activation='relu'))
model.add(Dense(1000, activation='relu'))
model.add(Dense(
浏览 6提问于2020-10-06得票数 0
回答已采纳
1回答
用于图像分割CNN的keras中的自定义损失函数的nan损失
python、tensorflow、keras、deep-learning、caffe
我正在尝试在keras中为图像分割网络实现一个自定义的损失函数。但是当我训练模型时，我得到的是损失的nan。这是自定义损失函数：
def seedloss(y_true,y_pred):
count = K.sum(K.abs(y_true),axis=[1,2,3],keepdims = True)
loss = -K.mean(K.sum(y_true*K.log(K.abs(y_pred)),axis=[1,2,3],keepdims=True)/(count))
return loss
这是我将Caffe中给定的损失函数转换为keras：
class SeedL
浏览 13提问于2019-10-21得票数 0
1回答
稀疏标记损失函数
rnn
我正在用RNN (LSTM)编写一个音乐转录系统。
输入:每个时间步骤一个特征向量(每秒约40个时间步骤)
输出:每个时间步骤(dimension=36)一个二进制注释向量(1为on，0为off)。
模型: LSTM(512) + LSTM(256) +致密(36，激活=‘sigmoid’)
我目前正在对单声道数据进行培训(即，我的输出最多每步1次)。
问题是，由于稀疏性，使用的最佳策略是始终返回0。我尝试了损失函数“均方误差”、“平均绝对误差”、“二进制交叉熵”、“cosine_proximity”以及我用keras编写的一个自定义函数：
K.sum(K.abs(y_pred - y_tru
浏览 0提问于2016-12-19得票数 0
回答已采纳
1回答
Keras自定义丢失函数中y_true的大小
python、tensorflow、keras、loss-function、unet-neural-network
我试图在Keras中为U网编写一个自定义损失函数，其目的不仅是计算预测图像和真实图像的均方误差( MSE )，而且还计算它们的梯度的MSE。
我不确定这是否正常，但是我的自定义丢失函数中的y_true的形状是(无，无)，尽管从下面的中，我期望y_true的大小与y_pred相同，在我的例子中，它的大小应该是：(batch_size，128,256，3)。
我已经列出了我为自定义丢失函数编写的代码，如果有人能给出任何建议，我将非常感激。
import tensorflow.keras.backend as K
# Encouraging the predicted image to match
浏览 7提问于2020-03-09得票数 1
回答已采纳
3回答
在Keras中创建自定义度量时，y_true和y_pred是什么？
tensorflow、keras
我想在Keras中实现我的自定义度量。根据文档，我的自定义度量应该定义为一个函数，该函数接受两个张量( y_pred和y_true )作为输入，并返回单个张量值。
但是，当优化运行时，我想不清楚这些张量y_pred和y_true到底包含了什么。只是一个数据点吗？是整批吗？整个时代(可能不是)？有没有办法获得这些张量的形状？
有人能指出一个值得信赖的地方我可以得到这些信息吗？任何帮助都将不胜感激。不确定是否相关，但我使用的是TensorFlow后端。
到目前为止，为了回答这个问题，我做了一些尝试：
检查 (没有解释这些张量是什么)。
检查并试图通过查看Keras实现来理解这些张量(这似
浏览 4提问于2017-10-10得票数 40
回答已采纳
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
热门标签
活动推荐
腾讯云开发者
