2、自定义损失函数：tensorflow不仅支持经典的损失函数。还可以优化任意的自定义损失函数。下面介绍如何通过自定义损失函数的方法，使得神经网络优化的结果更加接近实际问题的需求。...比如如果一个商品的成本价是1元，但利润是10元，那么少预测一个就少挣10元；而多预测一个才少挣1元。=如果神经网络模型最小化的是均方误差，那么很有可能此模型就无法最大化预期的利润。...，下面通过一个简单的神经网络程序来讲解损失函数对模型训练结果的影响。...也就是说，在这样的设置下，模型会更加偏向于预测少一点。而如果使用军方误差作为损失函数，那么w1将会是[0.97437561, 1.0243336]。使用这个损失函数会尽量让预测值离标准打哪更近。...通过这个样例可以感受到，对于相同的神经网络，不同的损失函数会对训练得到的模型产生重要影响。
在之前的篇章中我分享过2D和3D分割模型的例子，里面有不同的分割网络Unet，VNet等。今天我就从损失函数这个方向给大家分享一下在分割模型中常用的一些函数。...1、dice_loss 我在之前的文章中用的损失函数一直都是dice_loss，在这篇文章中《V-Net: Fully Convolutional Neural Networks for Volumetric...2、tversky_loss 分割任务中的主要挑战之一是数据的不平衡性，例如癌症区域和非癌症区域相差很大，所以有一些文章为了解决数据不平衡性问题，提出了一些改进的损失函数，在这篇文章中《Tversky...我用tensorflow复现了上面三种损失函数的2D版本和3D版本，具体实现我已经分享到github上： https://github.com/junqiangchen/Image-Segmentation-Loss-Functions...欢迎大家可以分享其他分割模型损失函数，让我们一起学习交流。
近年来，有学者尝试将机器学习方法应用在NWP模型和GCMs中，例如学习地球轨道参数与模式气候状态的关系、从高分辨率模型中学习进而提高简单模型的预报效果、识别极端天气等，概括起来，这些研究都是从模式中提取某些信息...与前人不同，本研究的目标是使用深度学习模型直接替代完整的GCMs，输入某一时刻的气象场，能对其后时刻的气象场进行预报。...该模型属于GCMs，是PLASIM（Planet Simulator）模型的动力学核心，设计理念非常接近最先进的全球数值天气预报模型，但又做了大量简化（分辨率粗、仅有10个垂直层、不考虑日变化、没有海洋等...研究采用称为自编码器（Autoencoder）的深度学习模型，该模型先对输入数据进行降维，随后再做上采样升维，经过训练，输入前一时刻气象场，能得到预报的气象场输出。...作者在训练完深度学习模型后，采用了几种不同的预报方法对模型做检验。
通过推导支配过程时变的方程组，我们能够通过密度因子化来近似转移密度，将跳跃扩散的动态与无跳跃扩散的动态进行对比。在这个框架内，我们开发了一类二次跳跃扩散，我们可以计算出对似然函数的精确近似。...随后，我们分析了谷歌股票波动率的一些非线性跳跃扩散模型，在各种漂移、扩散和跳跃机制之间进行。在此过程中，我们发现了周期性漂移和依赖状态的跳跃机制的依据。...图将得到的近似值与不同时间点的模拟轨迹计算的频率分布进行了比较。与矩方程一样，转移密度近似值似乎准确地复制了指定时间段内的转移密度。周期性波动的影响可以从转移密度曲面的振荡形状中看出。...通过重复计算不同初始条件下的转移密度近似值--我们不是从低跳频状态开始，而是让过程从高跳频状态开始--我们可以直观地看到随机强度的影响。图比较了强度过程的两个初始状态的近似过渡密度。...从建模的角度来看，通过比较模型与传统扩散模型的拟合，可以清楚地看到跳跃式扩散的使用。例如，与它的无跳跃对应模型--股票波动率的时间同质性CIR模型相比。 与DIC的比较显示了拟合度的大幅提高。
来源：DeepHub IMBA本文约900字，建议阅读5分钟在本文中，我们将介绍熵、交叉熵和 Kullback-Leibler Divergence [2] 的概念，并了解如何将它们近似为相等。...尽管最初的建议使用 KL 散度，但在构建生成对抗网络 [1] 时，在损失函数中使用交叉熵是一种常见的做法。这常常给该领域的新手造成混乱。...系统各种状态的概率分布 p 的熵可以计算如下： 交叉熵 交叉熵是指存在于两个概率分布之间的信息量。...在这种情况下，分布 p 和 q 的交叉熵可以表述如下： KL散度 两个概率分布之间的散度是它们之间存在的距离的度量。...右侧的第二项，即分布 p 的熵可以被认为是一个常数，常数的导数是0，对反向传播不会有影响。因此我们可以得出结论，最小化交叉熵代替 KL 散度会出现相同的输出，因此可以近似相等。
1.持久化代码实现tensorflow提供了一个非常简单的API来保存和还原一个神经网络模型。这个API就是tf.train.Saver类。以下代码给出了保存tensorflow计算图的方法。...在这段代码中，通过saver.save函数将tensorflow模型保存到了/path/to/model/model.ckpt文件中。tensorflow模型一般会保存在后缀为.ckpt的文件中。...以下代码中给出了加载这个已经保存的tensorflow模型的方法。import tensorflow as tf# 使用核保存模型代码中一样的方式来声明变量。...和持久化tensorflow模型运算对应的是加载tensorflow模型的运算，这个运算的名称是由restore_op_name属性指定。...当某个保存的tensorflow模型文件被删除时，这个模型所对应的文件名也从checkpoint文件中删除。
TensorFlow主要由三个模型构成：计算模型，数据模型，运行模型。本节主要介绍这三个模型的概念和应用。 1. TensorFlow系统架构 ? 2....再TensorFlow中，使用计算图定义计算，使用会话执行计算，整个过程以张量（Tensor）这个数据机构为基础。接下来主要介绍这三个模型：计算模型，数据模型，运行模型。 3....计算模型-计算图 3.1 概念 顾名思义，计算图的主要构成是节点和边，它是表达计算的一种方式。计算图中的每一个节点代表一个计算，而节点之间的边描述的是计算之间的依赖关系。...数据模型-张量 张量是TensorFlow中的数据结构，也就是管理数据的形式。可简单的理解为多维数组，其中零阶张量为标量，一阶便是向量，n阶则为n维数组。...运行模型-会话（session） TensorFlow通过计算图定义运算，通过会话管理运算。会话拥有并管理tensorflow程序运行时的所有资源。
研究相关的图片分类，偶然看到bvlc模型，但是没有tensorflow版本的，所以将caffe版本的改成了tensorflow的: 关于模型这个图： 下面贴出通用模板： 1 from __...future__ import print_function 2 import tensorflow as tf 3 import numpy as np 4 from scipy.misc...tf.nn.bias_add(tf.matmul(self.fc2, fc3w), fc3b) 102 self.parameters += [fc3w, fc3b] caffe版本的ImageNet...模型地址： https://github.com/BVLC/caffe/tree/master/models/bvlc_reference_caffenet
下面的范例使用TensorFlow的中阶API实现线性回归模型。 TensorFlow的中阶API主要包括各种模型层，损失函数，优化器，数据管道，特征列等等。...import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers,losses,metrics,optimizers # 打印时间分割线 @...(0) Internal: No unary variant device copy function found for direction: 1 and Variant type_index: tensorflow...[Op:__inference_train_302016] Function call stack: train -> train 这里出现了一个问题，我是在谷歌colab上使用gpu进行运行的，会报这个错误..._in_30_days/ GitHub 项目地址：https://github.com/lyhue1991/eat_tensorflow2_in_30_days
整个研究使用 Unity3D / Tensorflow 完成开发。 看完下面这段视频，相信你会被这项研究工作震撼到。 这样逼真的模拟效果到底是如何实现的？我们现在就来一起解读下这篇论文。...由于灵活性增加，系统可以通过非结构化运动捕捉数据，以端到端的方式，在各种非周期性/周期性操作中学习一致的专家权重。另外，用户也可以从标记不同步态中的相位这一复杂任务种解脱出来。...为了产生各种各样的周期性和非周期性的四足运动特性，我们提出了一种新型的神经网络，称为模式自适应神经网络的结构 MANN (如下图3所示，详见原文章节6)。...这是一个典型的回归任务，目的是求取预测值和真实值之间的均方误差，该损失函数的数学表达式如下所示： 借助 Tensorflow 深度学习框架，我们部署了模型的训练过程。...下图5显示了不同方法的学习曲线，请注意较高的运动质量并以一定意味着较低的训练损失和测试损失。 图5. Vanilla neural network，PFNN 和 MANN 网络的学习曲线。
TensorFlow.js 发布之后我就把之前训练的目标/人脸检测和人脸识别的模型往 TensorFlow.js 里导，我发现有些模型在浏览器里运行的效果还相当不错。...梯度消失会造成损失函数下降太慢训练时间超长或者干脆失败。ResNet 和 DenseNet 中采用的跳跃连接则能避免这一问题。...一开始我模仿残差网络的思路隔一层加一个跳跃连接（如下图）。不过我发现密集块效果更好，模型收敛的速度比加跳跃连接快得多。 ?...▌11.自定义损失函数 TensorFlow.js 提供了很多现成的损失函数给大家用，而且一般说来也够用了，所以我不太建议大家自己写。如果实在要自己写的话，请一定注意先测试测试。...这样做我们也能早早地发现模型和预处理时的一些低级错误。这其实也就是 11 条里说的测试测试损失函数。 性能 ▌13.内存泄漏 不知道大家知不知道 TensorFlow.js 不会自动帮你进行垃圾回收。
文献导读 近似数系统（ANS）由于其在早期数学发展中的潜在重要性以及它在物种间的保守这一事实而引起了广泛的兴趣。...作者提出的累积机制解释了显示时间对估计的影响，以及对低估数量偏差的早期发现。 引言 从婴儿期开始，人类就配备了一个近似数系统（ANS），允许不精确的数量估计和比较。...作者的目标是通过行为实验和模型驱动分析数值估计中可能涉及的时序机制。他们提出了一个模型和两个实验的行为数据，挑战了标准的平行感知理论。...结果 基本数字在心理物理学上的重复发现 图2A显示了平均估计值(y轴)如何随显示的数量(x轴)变化。该图有两个方面值得强调：首先，均值估计值随数量的函数近似线性变化，这与韦伯的数制模型完全一致。...总结 该研究表明，ANS（近似数系统）估计在很大程度上是一系列累加机制作用于注视的产物。完整的ANS估计需要整合视觉认知的各个方面，如注意力和眼动控制，以理解将视觉场景转换为抽象的数字的认知机制。
TensorFlow.js 的发布可以说是 JS 社区开发者的福音！但是在浏览器中训练一些模型还是会存在一些问题与不同，如何可以让训练效果更好？...image TensorFlow.js 发布之后我就把之前训练的目标/人脸检测和人脸识别的模型往 TensorFlow.js 里导，我发现有些模型在浏览器里运行的效果还相当不错。...▌3.运用跳跃连接和密集块 随着网络层数的增加，梯度消失问题出现的可能性也会增大。梯度消失会造成损失函数下降太慢训练时间超长或者干脆失败。...ResNet 和 DenseNet 中采用的跳跃连接则能避免这一问题。简单说来跳跃连接就是把某些层的输出跳过激活函数直接传给网络深处的隐藏层作为输入，如下图所示： ?...▌11.自定义损失函数 TensorFlow.js 提供了很多现成的损失函数给大家用，而且一般说来也够用了，所以我不太建议大家自己写。如果实在要自己写的话，请一定注意先测试测试。
，主要的形式有： 0-1损失 Log损失 Hinge损失 指数损失 感知损失 2. 0-1损失函数 在分类问题中，可以使用函数的正负号来进行模式判断，函数值本身的大小并不是很重要，0-1损失函数比较的是预测值...0-1损失是一个非凸的函数，在求解的过程中，存在很多的不足，通常在实际的使用中将0-1损失函数作为一个标准，选择0-1损失函数的代理函数作为损失函数。 3. Log损失函数 3.1....Log损失 Log损失是0-1损失函数的一种代理函数，Log损失的具体形式如下： l...Log损失与0-1损失的关系可见下图。 4. Hinge损失函数 4.1....，而感知损失只要样本的类别判定正确即可，而不需要其离判定边界的距离，这样的变化使得其比Hinge损失简单，但是泛化能力没有Hinge损失强。
采用 TensorFlow 的时候，有时候我们需要加载的不止是一个模型，那么如何加载多个模型呢？...原文：https://bretahajek.com/2017/04/importing-multiple-tensorflow-models-graphs/ ---- 关于 TensorFlow 可以有很多东西可以说...加载 TensorFlow 模型 在介绍加载多个模型之前，我们先介绍下如何加载单个模型，官方文档：https://www.tensorflow.org/programmers_guide/meta_graph...创建一个模型，训练并保存的代码如下： import tensorflow as tf ### Linear Regression 线性回归### # Input placeholders x = tf.placeholder...tf.identity(W1 * x + W2 * x**2 + W3 * x**3 + b, name='activation_opt') # Loss 定义损失函数
01 seq2seq代码案例解读 RNN 模型作为一个可以学习时间序列的模型被认为是深度学习中比较重要的一类模型。在Tensorflow的官方教程中，有两个与之相关的模型被实现出来。...第一个模型是围绕着Zaremba的论文Recurrent Neural Network Regularization，以Tensorflow框架为载体进行的实验再现工作。...论文以及Tensorflow官方教程介绍：Zaremba设计了一款带有regularization机制的RNN模型。该模型是基于RNN模型的一个变种，叫做LSTM。...论文中，框架被运用在语言模型，语音识别，机器翻译以及图片概括等应用的建设上来验证架构的优越性。作为Tensorflow的官方demo，该模型仅仅被运用在了语言模型的建设上来试图重现论文中的数据。...这个概念有需要的朋友可以参考Tensorflow的官方文件对共享变量的描述。 好了，我们了解了这个模型代码的架构以及运行的机制，那么他在实际运行中效果如何呢？让我们来实际测试一番。
这两天搜索了不少关于Tensorflow模型保存与加载的资料，发现很多资料都是关于checkpoints模型格式的，而最新的SavedModel模型格式则资料较少，为此总结一下TensorFlow如何保存...另外如果使用Tensorflow Serving server来部署模型，必须选择SavedModel格式。 SavedModel包含啥？...saved_model.pb 保存 为了简单起见，我们使用一个非常简单的手写识别代码作为示例，代码如下： from tensorflow.examples.tutorials.mnist import...这个时候tag就可以用来区分不同的MetaGraphDef，加载的时候能够根据tag来加载模型的不同计算图。...，第三个参数是模型保存的文件夹。
10是因为它的复杂程度足以用来检验TensorFlow中的大部分功能，并可将其扩展为更大的模型。...本教程的重点 CIFAR-10 教程演示了在TensorFlow上构建更大更复杂模型的几个种重要内容： 相关核心数学对象，如卷积、修正线性激活、最大池化以及局部响应归一化； 训练过程中一些网络行为的可视化...图片文件的处理流程如下： 图片会被统一裁剪到24x24像素大小，裁剪中央区域用于评估或随机裁剪用于训练； 图片会进行近似的白化处理，使得模型对图片的动态范围变化不敏感。...在正则化过程中，我们会对所有学习变量应用权重衰减损失。模型的目标函数是求交叉熵损失和所有权重衰减项的和，loss()函数的返回值就是这个值。...请记住损失值是交叉熵和权重衰减项的和； cifar10_train.py会周期性的在检查点文件中保存模型中的所有参数，但是不会对模型进行评估。
问题 在我们的舆情系统里，客户标注了一批文章倾向性的数据，为了降低人工成本，客户希望使用模型来实现自动的标注。...但是客户标注的这批数据是极其不平衡的，绝大部分数据都是同一个分类，而且数据是多人标注的，数据质量其实比较一般，同事在这批数据上验证了一下，指标如下： 训练时使用的损失函数是交叉熵，过程有使用过采样之类的...关注损失函数 训练是有目标的，就是让loss值最小化，但是loss值最小和各个类别的准确都比较好却不是等价的，因为类别之间太不平衡了。loss最小，应该是倾向于整体准确率最好。...显然是可以的，准确率概率值，用1减去它就行，可以用原来的loss加上这个值，构成新的loss，这样和类别的准确率就作为模型训练的目标之一了。 同事测试反馈效果还不错。 进一步 更进一步考虑： 1....关于损失函数的理解 损失函数并不是一成不变的，很多时候应该从场景的目标出来，设计出跟目标直接相关的损失函数，往往能收到好的效果。 机器学习里经常出现的距离函数往往也是这样的。
RNN 模型作为一个可以学习时间序列的模型被认为是深度学习中比较重要的一类模型。在Tensorflow的官方教程中，有两个与之相关的模型被实现出来。...第一个模型是围绕着Zaremba的论文Recurrent Neural Network Regularization，以Tensorflow框架为载体进行的实验再现工作。...论文以及Tensorflow官方教程介绍： Zaremba设计了一款带有regularization机制的RNN模型。该模型是基于RNN模型的一个变种，叫做LSTM。...论文中，框架被运用在语言模型，语音识别，机器翻译以及图片概括等应用的建设上来验证架构的优越性。作为Tensorflow的官方demo，该模型仅仅被运用在了语言模型的建设上来试图重现论文中的数据。...官方已经对他们的模型制作了一部教程，点击这里https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/g3doc/tutorials
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