作者：DengBoCong 地址：https://www.zhihu.com/people/dengbocong 本文打算讨论在深度学习中常用的十余种损失函数（含变种），结合PyTorch和TensorFlow2...为True，表示接收到了原始的logits，为False表示输出层经过了概率处理（softmax） label_smoothing：[0,1]之间浮点值，加入噪声，减少了真实样本标签的类别在计算损失函数时的权重...为True，表示接收到了原始的logits，为False表示输出层经过了概率处理（softmax） label_smoothing：[0,1]之间浮点值，加入噪声，减少了真实样本标签的类别在计算损失函数时的权重...SparseCategoricalCrossentropy[5]：多分类，经常搭配Softmax使用，和CategoricalCrossentropy不同之处在于，CategoricalCrossentropy...这也是L1损失函数不广泛使用的主要原因。 优点： 收敛速度比L2损失函数要快，这是通过对比函数图像得出来的，L1能提供更大且稳定的梯度。 对异常的离群点有更好的鲁棒性，下面会以例子证实。
在Modules中有构建训练模型各种必备的组件，如激活函数activations、损失函数losses、优化器optimizers等；在Class中有Sequential和Model两个类，它们用来堆叠模型...下面将介绍TensorFlow2.0中的激活函数及它们应该在TensorFlow2.0中该如何使用。下图是TensorFlow2.0中部分激活函数： ?...损失函数（Losses） 我们知道当我们设计好模型时我们需要优化模型，所谓的优化就是优化网络权值使损失函数值变小，但是损失函数变小是否能代表精度越高呢？那么多的损失函数，我们又该如何选择呢？...接下来我们了解下在TensorFlow2.0中如何使用损失函数。下图是TensorFlow2.0中所有的损失函数，它们都是Loss的子类。 ?...对于损失函数的使用你可以像下面这样使用： loss = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy() loss = tf.keras.losses.mean_squared_error
如何构建具有自定义结构和层次的神经网络:Keras中的图卷积神经网络(GCNN) 在生活中的某个时刻我们会发现，在Tensorflow Keras中预先定义的层已经不够了!我们想要更多的层!...我们想要建立一个具有创造性结构的自定义神经网络!幸运的是，通过定义自定义层和模型，我们可以在Keras中轻松地执行此任务。...import SparseCategoricalCrossentropy from tensorflow.keras.utils import plot_model from tensorflow.random...需要指出的是，本教程的范围不是训练CORA数据集上最精确的模型。相反，我们只是想提供一个使用keras自定义层实现自定义模型的示例!...因此，我们定义了一个自定义的损失函数，其中稀疏分类cossentropy只计算在标记的实例。此外，我们将未标记实例的标签随机化，以确保在训练期间不会使用它们。
tf.keras封装的太好了 。不利于适用于自定义的循环与训练，添加自定义的循环 是一个命令式的编程环境，它使得我们可以立即评估操作产生的结果，而无需构建计算图。...="softmax")) 3）自定义训练 1、自定义训练的时候，我要先定义他的优化函数，在tf2里面，优化函数全部归到了optimizers里面。...optimizer=tf.keras.optimizers.Adam() 2、定义loss的函数,计算损失值，SparseCategoricalCrossentropy()是一个可调用的对象。...————————————————————————————————— 3、定义损失函数 #定义损失函数 def loss(model,x,y): y_=model(x) #y_是预测的label...定义优化器 定义损失函数 定义每一个批次的训练 定义训练函数 开始训练
TensorFlow的中阶API主要包括: 数据管道(tf.data) 特征列(tf.feature_column) 激活函数(tf.nn) 模型层(tf.keras.layers) 损失函数(tf.keras.losses...如果有需要，也可以自定义损失函数，自定义损失函数需要接收两个张量y_true,y_pred作为输入参数，并输出一个标量作为损失函数值。...二，损失函数和正则化项 对于keras模型，目标函数中的正则化项一般在各层中指定，损失函数在模型编译时候指定。 ? ? 三，内置损失函数 内置的损失函数一般有类的实现和函数的实现两种形式。...类实现形式为 KLDivergence 或 KLD) cosine_similarity(余弦相似度，可用于多分类，类实现形式为 CosineSimilarity) 三，自定义损失函数 自定义损失函数接收两个张量...也可以对tf.keras.losses.Loss进行子类化，重写call方法实现损失的计算逻辑，从而得到损失函数的类的实现。 下面是一个Focal Loss的自定义实现示范。
谷歌已经将这项技术用于研究中，在今年2月发表的一篇学习图像语义嵌入的文章中，谷歌用它来提高模型的精度。...2018年，谷歌在提交的一篇关于“神经图学习”的论文中，构造了一种考虑数据结构关系的损失函数。 这个损失函数不仅包含常规的监督学习损失项，还引入了一项最近邻损失，如下图所示。...graph_model.compile(optimizer=’adam’, loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(), metrics...，而不会损失太多精度，一般不超过原始监督数据的10%甚至1%。...然而大部分数据是没有图作为显式结构信号的，这种情况应该怎么办？谷歌在NSL中提供了从原始数据构建图形的工具，NSL通过API构造对抗样本，以此作为隐式结构信号。
如果有需要，也可以自定义损失函数，自定义损失函数需要接收两个张量y_true,y_pred作为输入参数，并输出一个标量作为损失函数值。...import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers,models...内置的损失函数一般有类的实现和函数的实现两种形式。...类实现形式为 KLDivergence 或 KLD) cosine_similarity(余弦相似度，可用于多分类，类实现形式为 CosineSimilarity) 三，自定义损失函数 自定义损失函数接收两个张量...也可以对tf.keras.losses.Loss进行子类化，重写call方法实现损失的计算逻辑，从而得到损失函数的类的实现。 下面是一个Focal Loss的自定义实现示范。
tensorflow.keras.datasets import mnistIn 2:下面是函数式API的写法：def get_mnist_model(): """ 函数式API的流程...常用的分类和回归的指标都在keras.metrics模块中。Keras指标是keras.metrics.Metric类的子类。与层一样，指标具有一个存储在TensorFlow变量中的内部状态。...Keras中的回调函数是一个对象（实现了特定方法的类实例），在调用fit函数时被传入模型，并在训练过程中的不同时间点被模型调用。...回调函数实现的方式是将keras.callbacks.Callback类子类化。然后实现下列方法，在训练过程中的不同时间点被调用。...然而，有时即使自定义指标、损失函数和回调函数，也无法满足一切需求。内置的fit流程只针对监督学习supervised learning。
导入所需的库 import tensorflow as tf from tensorflow import keras import ssl import urllib.request import cv2...TensorFlow 是一个开源的深度学习框架，Keras 是基于 TensorFlow 的高级神经网络 API。...具体来说： 第一个卷积层使用32个大小为3x3的滤波器，并使用ReLU激活函数。 第一个最大池化层使用2x2的滤波器。 第二个卷积层使用64个大小为3x3的滤波器，并使用ReLU激活函数。...第二个最大池化层使用2x2的滤波器。 第三个卷积层使用64个大小为3x3的滤波器，并使用ReLU激活函数。 扁平化层将多维张量转换为一维向量。...指定了优化器（使用 Adam 优化器）、损失函数（使用交叉熵损失函数）和评估指标（准确率）。
信息熵 信息熵最先是由Shannon提出来的，它用于衡量事件发生所带有的信息量，Shannon熵的定义公式如下： 2021-03-28 (19).png 在Shannon的原始定义中，log的底数为2，...重要的事说上两遍，我们重新整理tensorflow与pytorch的cross entropy实现的差异如下： tensorflow的cross entropy函数输入为(y_true, y_pred)...更一般的，我们在sequence_labelling问题中考察tf与pytorch当中的crossentropy实现，发现他们之间还有一个坑存在，即： tensorflow的cross entropy函数在...---- 又又注： 像pytorch那样自带one-hot内置实现的cross entropy函数在tensorflow中也有相应的代码实现，即：tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy...因此，在数据量较大模型难以学习的情况，也许由于我们的这个伪cross entropy公式反而可以比正版的cross entropy损失函数达到更好的一个效果表达。
deactivate tf2 接下来，安装tensorflow的环境，我们首先使用清华源： sudo pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn.../simple 然后，安装tf2.0： sudo pip install tensorflow==2.0.0-alpha 2、创建Jupyter环境 安装了tf2.0的环境还不够，我们还需要把它作为一个...接下来，我们导入tf和keras，看看版本对不对： import tensorflow as tffrom tensorflow.keras import layers print(tf....metrics=['accuracy']) 可以看到，我们这里主要提供了三个函数，第一个是使用的优化器optimizer；第二个是模型的损失函数，这里使用的是sparse_categorical_crossentropy...4、使用Keras 函数式 API创建神经网络 使用tf.keras.Sequential是层的简单堆叠，无法表示任意模型，如具有非序列数据流的模型（例如，残差连接）。
TensorFlow 2 是一个与 TensorFlow 1.x 使用体验完全不同的框架，TensorFlow 2 不兼容 TensorFlow 1.x 的代码，同时在编程风格、函数接口设计等上也大相径庭...（3）TensorFlow 2 与 Keras 的区别 TensorFlow 2 与 Keras 之间既有联系又有区别。...Keras 可以理解为一套高层 API 的设计规范，Keras 本身对这套规范有官方的实现，在 TensorFlow2 中也实现了这套规范，称为 tf.keras 模块，并且 tf.keras 将作为...x) return y network = Network() # 实例化 （4）模型的装配 这个部分主要涉及损失函数、优化器、评价标准的选择和构建 # 确定目标损失函数、优化器、评价标准...loss_object = losses.SparseCategoricalCrossentropy() optimizer = optimizers.Adam() # 训练集上的损失值、精确度 train_loss
运行环境 强烈安利 Google的Colab，即使你没有一台很好的电脑，也能在这个平台上学习TensorFlow 2. 图片分类 2.1 简介 仍然使用mnist手写数字数据集。完成图片分类。...pip install -q tensorflow==2.0.0-alpha0 # 导入tensorflow import tensorflow_datasets as tfds import tensorflow...as tf # 从keras 导入致密层，平铺层，卷积层以及模型 from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D from tensorflow.keras...x) # 创建模型 model = MyModel() # 定义损失函数以及优化方法 loss_object = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy...使用@tf.function 修饰函数的时候，将会被编译成图，这意味着你将运行的更快，在GPU或TPU上。
TensorFlow 2.0 在 1.x版本上进行了大量改进，主要变化如下： 以Eager模式为默认的运行模式，不必构建Session 删除tf.contrib库，将其中的高阶API整合到tf.kears...将1.x版本中大量重复重叠的API进行合并精简 ? 下面是TF2.0 入门demo, 训练集是MNIST。...as tffrom tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D,Dropoutfrom tensorflow.keras import...self.d2(x) model = MyModel()#为训练选择优化器与损失函数：loss_object = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy...()optimizer = tf.keras.optimizers.Adam() #选择衡量指标来度量模型的损失值（loss）和准确率（accuracy）。
以下是我们根据云TPU文档中提到的TPU的一些用例： 以矩阵计算为主的模型 在训练中没有定制的TensorFlow操作 要训练数周或数月的模型 更大和非常大的模型，具有非常大的batch ❝如果你的模型使用自定义的...(learning_rate=3e-5, epsilon=1e-08) loss_fun = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits...使用自定义训练循环 在这里，我们需要手动调整TensorFlow做一些事情。...或者，我们可以在策略范围中添加一些指标，用于损失和准确性的监控： with strategy.scope(): train_loss = tf.keras.metrics.Mean('train_loss...结论 在本文中，我们了解了为什么以及如何调整一个模型的原始代码，使之与TPU兼容。我们还讨论了何时和何时不使用TPU进行训练。
通过不断的对抗训练，生成器和判别器的能力逐渐提升。GANs在图像生成领域取得了巨大的成功，例如生成逼真的人脸图像、自然风景等。2....import mnistfrom tensorflow.keras.models import Sequentialfrom tensorflow.keras.layers import Dense,...以下是一个基于深度学习的对抗样本防御处理示例代码：pythonCopy codeimport numpy as npimport tensorflow as tffrom tensorflow.keras.models...import Sequentialfrom tensorflow.keras.layers import Dense, Flattenfrom tensorflow.keras.losses import...def generate_adversarial_examples(model, X, y, epsilon): # 计算损失函数关于输入的梯度 with tf.GradientTape()
以下是一个简单的CNN示例代码，用于图像分类任务： import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers # 构建CNN模型 model...Transformer原始用于机器翻译,通过自注意力机制实现序列数据的全局关系学习。...以下是一个简单的Transformer示例代码，用于机器翻译任务： import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras...它由多个全连接层组成，每个神经元通过激活函数与下一层的所有神经元连接。MLP在各种任务中表现良好，尤其在传统的结构化数据上。...以下是一个简单的MLP示例代码，用于二分类任务： import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers # 构建MLP模型 model
今日，谷歌 TensorFlow 宣布推出神经结构学习（NSL）开源框架，它使用神经图学习方法来训练带有图和结构化数据的神经网络。 ?...例如，建模引用网络、句子语言学结构的知识图推断与推理，以及学习分子指纹，这些都需要模型来学习结构化输入，而不只是个别样本。...NSL 让 TensorFlow 用户能够轻松地结合各种结构化信号来训练神经网络，且适用于不同的学习场景：监督、半监督和无监督（表示）设置。...使用没有显式结构的图进行训练 如果没有显形结构的图、或者不是作为输入的情况下，NSL 怎么训练呢？NSL 提供了相关的工具，用于从原始数据中建立一个图。...graph_model.compile(optimizer=’adam’, loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy
，因此init函数中的属性为实例化对象的属性 对于类属性的访问，通过点来进行，如 Employee.empCount # 调用实例化对象的函数 emp1.displayEmployee() emp2.displayEmployee...() 继承问题 继承的目的是避免代码的重复撰写，子类不仅能使用自己的函数和属性，同时在不编写函数的情况下使用父类的函数与属性 在使用继承的方式：类名(父类名) 多继承子类：（父类1，父类2） #!...，实现前向传播 return y model = MyModel() 使用类方法建立鸢尾花分类神经网络 import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers...y #实例化对象 model = IrisModel() # 搭建优化器sgd，损失函数，和衡量指标 model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.SGD(lr...=0.1), loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False),
使用Python和TensorFlow实现GPT-2语言模型2.1 安装依赖首先，安装必要的Python库，包括TensorFlow和Transformers。...pip install tensorflow transformers2.2 加载预训练的GPT-2模型我们使用Hugging Face的Transformers库加载预训练的GPT-2模型和对应的分词器...= GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')model = TFGPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')2.3 文本生成函数我们将定义一个函数...假设我们希望生成与特定话题相关的文本，我们可以提供相关的上下文信息。...# 定义损失函数和优化器optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=5e-5)loss = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy
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