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GAN 并不是你所需要全部:AE到VAE自编码器全面总结

因为这个数据集是灰度图像,所以损失函数选择不会产生任何有意义差异。 下面看一下测试集中一些图像,以及自编码器重建它们效果如何。 测试集原始图像(上)与它们重建图像(下)。...在 VAE 损失函数是需要扩展得,因为交叉熵或 RMSE 损失是一种重建损失——它会惩罚模型以产生与原始输入不同重建。...后者可能看更模糊,这是意料之中,毕竟我们调整了损失函数:不仅关注重建精度,还关注产生有意义潜在空间。...,并应用 scipy 线性插函数,如果需要调整,可以修改 linfit ([i + 1 for i in range (10)]) 来获得中间插。...还介绍了变分自编码器如何通过向编码器引入随机性并增强损失函数来强制学习连续且有意义潜在空间来缓解这些问题,从而允许在图像之间进行算术和变形。 上面讨论示例是在具有现成架构简单数据集上训练

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四个用于Keras很棒操作(含代码)

自定义度量和损失函数 Keras自带许多内置度量和损失函数,这些函数在大多数情况下都非常有用。但很可惜,只有最常见度量和损失函数是内置。...所有Keras损失和度量定义方式与具有两个输入变量函数相同:地面真值(ground truth)和预测函数始终返回度量或损失。...你唯一需要注意是,矩阵上任何操作都应该KerasTensorFlowTensors完全兼容,因为这是Keras总是期望从这些自定义函数获得格式。...这可以通过使用Pythonmath,KerasTensorFlow操作来实现。 看起来很简单!以下是如何创建和应用自定义损失和自定义度量示例。实现了通常用于度量图像质量PSNR度量。...在这种情况下,你可以按照在下面给出代码示例来实现它! Keras文档我们最需要实现是: call(x):这就是层逻辑所在。

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Keras基本用法

下面首先介绍最基本Keras API,斌哥给出一个简单样例,然后介绍如何使用Keras定义更加复杂模型以及如何Keras和原生态TensorFlow结合起来。...在神经网络结构定义好之后,Sequential实例可以通过compile函数,指定优化函数损失函数以及训练过程需要监控等指标。...类似Inception这样模型结构,通过Sequential类就不容易直接实现了。为了支持更加灵活模型定义方法,Keras支持以返回形式定义网络层结构。以下代码展示了如何使用这种方式定义模型。...若多个输出损失函数相同,可以只指定一个损失函数。# 如果多个输出损失函数不同,则可以通过一个列表或一个字典来指定每一个输出损失函数。...以下代码显示了如何Keras和原生态TensorFlow API联合起来解决MNIST问题。

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Python安装TensorFlow 2、tf.keras和深度学习模型定义

您现在可以忽略此类型消息。 既然您知道tf.keras是什么,如何安装TensorFlow以及如何确认您开发环境正在工作,让我们看看TensorFlow深度学习模型生命周期。...model.compile(optimizer='sgd', loss='mse') 有关受支持损失函数列表,请参见: tf.keras损失函数 指标定义为已知指标函数字符串列表或要调用以评估预测函数列表...训练应用选定优化算法以最小化选定损失函数,并使用误差算法反向传播更新模型。...拟合模型是整个过程很慢部分,可能需要几秒钟到几小时到几天不等,具体取决于模型复杂性,所使用硬件以及训练数据集大小。 API角度来看,这涉及到调用一个函数来执行训练过程。...API角度来看,这涉及使用保持数据集调用函数,并获得损失以及可能报告其他指标。

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使用TensorFlow和深度混合学习进行时间序列预测

在本文中,我们将看到深度混合学习如何应用于时间序列数据,以及它是否与图像数据一样有效。 在这篇文章将使用Kaggle太阳黑子数据。...如上所述,数据可以很容易地GitHub项目TimeSeries-Using-TensorFlow下载。鼓励大家使用谷歌协作笔记本,因为所需模块已经安装好了,基础设施也准备好了。...为了简单起见,在这篇文章不涉及选择这些问题。...在本文最后,将给出一些如何处理这个问题提示,以使模型更好,但我们可以看到,随着训练时间增加,模型损失在减少,这是一个很好迹象,表明模型正在学习。...但如果你想知道如何提高结果,有以下建议: 更改窗口大小(增加或减少) 使用更多训练数据(以解决过拟合问题) 使用更多模型层或隐藏单元 使用不同损失函数和学习速率 我们看到损失曲线不是平滑

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Python安装TensorFlow 2、tf.keras和深度学习模型定义

您现在可以忽略此类型消息。 既然您知道tf.keras是什么,如何安装TensorFlow以及如何确认您开发环境正在工作,让我们看看TensorFlow深度学习模型生命周期。...# compile the modelmodel.compile(optimizer='sgd', loss='mse') 有关受支持损失函数列表,请参见: tf.keras损失函数 指标定义为已知指标函数字符串列表或要调用以评估预测函数列表...训练应用选定优化算法以最小化选定损失函数,并使用误差算法反向传播更新模型。...拟合模型是整个过程很慢部分,可能需要几秒钟到几小时到几天不等,具体取决于模型复杂性,所使用硬件以及训练数据集大小。 API角度来看,这涉及到调用一个函数来执行训练过程。...API角度来看,这涉及使用保持数据集调用函数,并获得损失以及可能报告其他指标。

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神经网络蒸馏技术,Softmax开始说起

在下一节,我们将更详细地了解学生模型训练机制。 知识蒸馏损失函数 为了训练学生模型,我们仍然可以使用教师模型软标签以及学生模型预测来计算常规交叉熵损失。...Tang等人探索了在两个损失之间插想法:扩展softmax和MSE损失。数学上,它看起来是这样: ? 根据经验,他们发现当α = 0时,(在NLP任务上)可以获得最佳性能。...注意,在本例使用Adam作为优化器,学习速率为1e-3。 训练循环 在看到结果之前,想说明一下训练循环,以及如何在经典model.fit()调用包装它。...TensorFlow 2定制一个训练循环,那么train_step()函数应该是一个容易阅读函数。...我们在微调步骤没有看到任何显著改进。想再次强调,没有进行严格超参数调优实验。基于我EfficientNet B0得到边际改进,决定在以后某个时间点进行进一步实验。

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TensorFlow2 开发指南 | 01 手写数字识别快速入门

[在这里插入图片描述] 前言: 在上一个专栏【TF2.0深度学习实战——图像分类】分享了各种经典深度神经网络搭建和训练过程,比如有:LeNet-5、AlexNet、VGG系列、GoogLeNet...2019年,Google 推出 TensorFlow 2 正式版本,将以动态图优先模式运行,从而能够避免TensorFlow 1.x 版本诸多缺陷,已获得业界广泛认可。...Keras 可以理解为一套高层 API 设计规范,Keras 本身对这套规范有官方实现,在 TensorFlow2 也实现了这套规范,称为 tf.keras 模块,并且 tf.keras 将作为...对于初学者,建议使用tf.keras高层API接口进行实现,这样代码会更简洁,更容易上手。...这个部分主要涉及损失函数、优化器、评价标准选择和构建 # 确定目标损失函数、优化器、评价标准 loss_object = losses.SparseCategoricalCrossentropy()

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近端策略优化算法(PPO):RL最经典博弈对抗算法之一「AI核心算法」

这使得学习过程变慢,因为神经网络需要大量数据来学习。 PPO核心理念 在早期Policy梯度法,目标函数类似于 ?...算法步骤 游戏n步,存储状态,动作概率,奖励,完成变量。 基于上述经验,应用广义优势估计方法。我们将在编码部分看到这一点。 通过计算各自损失,训练神经网络在某些时期运行。...下一个循环是代理与环境交互次数,我们将体验存储在不同列表。 在上述循环结束后,我们计算状态并加到最后一个状态,在广义优势估计方法中进行计算。...我们计算当前概率和损失。批评家损失是MSE。 这个函数使用渐变点击来执行渐变更新。...然后,我们循环遍历概率、优势和旧概率,并计算比率、剪切比率,并将它们追加到列表。 然后,我们计算损失。注意这里损失是负因为我们想要进行梯度上升而不是梯度下降。

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Python 深度学习第二版(GPT 重译)(一)

1.1.4 “深度学习”“深度” 深度学习是机器学习一个特定子领域:一种数据中学习表示新方法,强调学习逐渐具有意义表示连续层。...损失函数—模型如何能够衡量其在训练数据上表现,从而如何能够引导自己朝着正确方向前进。 在训练和测试过程监控指标—在这里,我们只关心准确率(被正确分类图像比例)。...通过这样,你刚刚看到了反向传播过程!反向传播简单地是将链式法则应用于计算图。没有更多了。反向传播最终损失开始,顶层向底层向后计算每个参数对损失贡献。...损失函数然后将这些预测与目标进行比较,产生一个损失:衡量模型预测与预期匹配程度指标。优化器使用这个损失来更新模型权重。...最后,基于您在第二章KerasTensorFlow 初步接触,我们将回顾神经网络核心组件以及它们如何转化为 KerasTensorFlow API。

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【官方中文版】谷歌发布机器学习术语表(完整版)

特征规范 (feature spec) 用于描述如何 tf.Example proto buffer 提取特征数据。...K Keras 一种热门 Python 机器学习API。Keras 能够在多种深度学习框架上运行,其中包括 TensorFlow(在该框架上,Keras 作为 tf.keras 提供)。...L L1 损失函数 (L₁ loss) 一种损失函数,基于模型预测与标签实际之差绝对。与 L2 损失函数相比,L1 损失函数对离群敏感性弱一些。...在依赖稀疏特征模型,L1 正则化有助于使不相关或几乎不相关特征权重正好为 0,从而将这些特征模型移除。与 L2 正则化相对。 L2 损失函数 (L₂ loss) 请参阅平方损失函数。...也就是说,除了前缀不同以外,Layers API 所有函数均与 Keras layers API 对应函数具有相同名称和签名。

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Google 发布官方中文版机器学习术语表

特征规范 (feature spec) 用于描述如何 tf.Example proto buffer 提取特征数据。...K Keras 一种热门 Python 机器学习 API。Keras 能够在多种深度学习框架上运行,其中包括 TensorFlow(在该框架上,Keras 作为 tf.keras 提供)。...L L1 损失函数 (L₁ loss) 一种损失函数,基于模型预测与标签实际之差绝对。与 L2 损失函数相比,L1 损失函数对离群敏感性弱一些。...在依赖稀疏特征模型,L1 正则化有助于使不相关或几乎不相关特征权重正好为 0,从而将这些特征模型移除。与 L2 正则化相对。 L2 损失函数 (L₂ loss) 请参阅平方损失函数。...也就是说,除了前缀不同以外,Layers API 所有函数均与 Keras layers API 对应函数具有相同名称和签名。

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干货 | Google发布官方中文版机器学习术语表

特征规范 (feature spec) 用于描述如何 tf.Example proto buffer 提取特征数据。...Keras 一种热门 Python 机器学习 API。Keras 能够在多种深度学习框架上运行,其中包括 TensorFlow(在该框架上,Keras 作为 tf.keras 提供)。...L1 损失函数 (L₁ loss) 一种损失函数,基于模型预测与标签实际之差绝对。与 L2 损失函数相比,L1 损失函数对离群敏感性弱一些。...在依赖稀疏特征模型,L1 正则化有助于使不相关或几乎不相关特征权重正好为 0,从而将这些特征模型移除。与 L2 正则化相对。 L2 损失函数 (L₂ loss) 请参阅平方损失函数。...也就是说,除了前缀不同以外,Layers API 所有函数均与 Keras layers API 对应函数具有相同名称和签名。

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Google发布机器学习术语表 (包括简体中文)

特征规范 (feature spec) 用于描述如何 tf.Example proto buffer 提取特征数据。...Keras 能够在多种深度学习框架上运行,其中包括 TensorFlow(在该框架上,Keras 作为 tf.keras 提供)。...L ---- L1 损失函数 (L₁ loss) 一种损失函数,基于模型预测与标签实际之差绝对。与 L2 损失函数相比,L1 损失函数对离群敏感性弱一些。...也就是说,除了前缀不同以外,Layers API 所有函数均与 Keras layers API 对应函数具有相同名称和签名。...TensorFlow Playground 显示“训练损失和“测试损失都是 MSE。 指标 (metric) 您关心一个数值。可能可以也可能不可以直接在机器学习系统得到优化。

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【综述专栏】损失函数理解汇总,结合PyTorch和TensorFlow2

在科学研究方法论上来讲,都应“先见森林,再见树木”。当前,人工智能学术研究方兴未艾,技术迅猛发展,可谓万木争荣,日新月异。...在分类问题模型(不一定是二分类),如逻辑回归、神经网络等,在这些模型最后通常会经过一个sigmoid函数(softmax函数),输出一个概率(一组概率),这个概率反映了预测为正类可能性(一组概率反应了所有分类可能性...交叉熵损失可以理论公式推导出几个结论(优点),具体公式推导不在这里详细讲解,如下: 预测跟目标值越远时,参数调整就越快,收敛就越快; 不会陷入局部最优解 交叉熵损失函数标准形式(也就是二分类交叉熵损失...losses_utils.ReductionV2.AUTO, name='huber_loss') 公式:error = y_true - y_pred 参数: delta:float类型,Huber损失函数二次变为线性点...默认:mean 07 总结 上面这些损失函数是我们在日常中经常使用到TensorFlow和PyTorch相关API都贴出来了,也方便查看,可以作为一个手册文章,需要时候点出来看一下。

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教你用 Keras 预测房价!(附代码)

本文将展示如何在使用 Keras 时编写 R 自定义损失函数,并展示如何使用不同方法对不同类型数据集有利。...右侧直方图展示了经过标签转换之后直方图,将损失函数运用到这些标签上将会获得更好地效果。 ?...这产生了一个数据集,其中最高价格和最低价格之间差异不是 10 倍而是 100 倍。我们现在有一个可以使用自定义损失函数获益预测问题。生成这些图 R 代码如下所示。 ?...Keras 损失函数 Keras包含许多用于训练深度学习模型有用损失函数。例如: mean_absolute_error() 就适用于数值在某种程度上相等数据集。...为了执行这些操作,需要使用 backend() 获取对后端引用。在系统配置,这返回了对 Tensorflow 引用。 第二个函数计算日志错误平方,与内置函数类似。

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资料 | Google发布机器学习术语表 (中英对照)

特征规范 (feature spec) 用于描述如何 tf.Example proto buffer 提取特征数据。...K Keras 一种热门 Python 机器学习 API。Keras 能够在多种深度学习框架上运行,其中包括 TensorFlow(在该框架上,Keras 作为 tf.keras 提供)。...L L1 损失函数 (L₁ loss) 一种损失函数,基于模型预测与标签实际之差绝对。与 L2 损失函数相比,L1 损失函数对离群敏感性弱一些。...也就是说,除了前缀不同以外,Layers API 所有函数均与 Keras layers API 对应函数具有相同名称和签名。...平方损失函数 (squared loss) 在线性回归中使用损失函数(也称为 L2 损失函数)。该函数可计算模型为有标签样本预测和标签实际之差平方。

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Google发布机器学习术语表 (中英对照)

特征规范 (feature spec) 用于描述如何 tf.Example proto buffer 提取特征数据。...K Keras 一种热门 Python 机器学习 API。Keras 能够在多种深度学习框架上运行,其中包括 TensorFlow(在该框架上,Keras 作为 tf.keras 提供)。...L L1 损失函数 (L₁ loss) 一种损失函数,基于模型预测与标签实际之差绝对。与 L2 损失函数相比,L1 损失函数对离群敏感性弱一些。...也就是说,除了前缀不同以外,Layers API 所有函数均与 Keras layers API 对应函数具有相同名称和签名。...平方损失函数 (squared loss) 在线性回归中使用损失函数(也称为 L2 损失函数)。该函数可计算模型为有标签样本预测和标签实际之差平方。

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Google发布机器学习术语表 (中英对照)

特征规范 (feature spec) 用于描述如何 tf.Example proto buffer 提取特征数据。...K Keras 一种热门 Python 机器学习 API。Keras 能够在多种深度学习框架上运行,其中包括 TensorFlow(在该框架上,Keras 作为 tf.keras 提供)。...L L1 损失函数 (L₁ loss) 一种损失函数,基于模型预测与标签实际之差绝对。与 L2 损失函数相比,L1 损失函数对离群敏感性弱一些。...也就是说,除了前缀不同以外,Layers API 所有函数均与 Keras layers API 对应函数具有相同名称和签名。...TensorFlow Playground 显示“训练损失和“测试损失都是 MSE。 指标 (metric) 您关心一个数值。可能可以也可能不可以直接在机器学习系统得到优化。

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【学术】谷歌AI课程附带机器学习术语整理(超详细!)

Keras 能够在多种深度学习框架上运行,其中包括 TensorFlow(在该框架上,Keras 作为 tf.keras 提供)。...L ---- L1 损失函数 (L₁ loss) 一种损失函数,基于模型预测与标签实际之差绝对。与 L2 损失函数相比,L1 损失函数对离群敏感性弱一些。...也就是说,除了前缀不同以外,Layers API 所有函数均与 Keras layers API 对应函数具有相同名称和签名。...TensorFlow Playground 显示“训练损失和“测试损失都是 MSE。 ---- 指标 (metric) 您关心一个数值。可能可以也可能不可以直接在机器学习系统得到优化。...---- 平方损失函数 (squared loss) 在线性回归中使用损失函数(也称为 L2 损失函数)。该函数可计算模型为有标签样本预测和标签实际之差平方。

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