这一行代码包含了4个不同的tensorflow运算。通过tf.clip_by_value函数可以将一个张量中的是数值限制在一个范围之内，这样就可以避免一些运算错误(比如log0是无效的)。...在只有一个正确答案的分类问题中，tensorflow提供了tf.nn_space_softmax_cross_entropy_with_lofits函数进一步加速计算过程。...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。...，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。...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。
class_weight: 可选的字典，用来映射类索引（整数）到权重（浮点）值，用于加权损失函数（仅在训练期间）。 这可能有助于告诉模型 「更多关注」来自代表性不足的类的样本。...sample_weight: 训练样本的可选 Numpy 权重数组，用于对损失函数进行加权（仅在训练期间）。...class_weight: 可选的将类索引（整数）映射到权重（浮点）值的字典，用于加权损失函数（仅在训练期间）。 这可以用来告诉模型「更多地关注」来自代表性不足的类的样本。...initial_epoch: 开始训练的轮次（有助于恢复之前的训练） fit与fit_generator函数都返回一个History的对象，其History.history属性记录了损失函数和其他指标的数值随...loss损失函数,sample在loss上的加权和metric详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
神经网络在训练时的优化首先是对模型的当前状态进行误差估计，然后为了减少下一次评估的误差，需要使用一个能够表示错误函数对权重进行更新，这个函数被称为损失函数。...在本文中我们将介绍常用的一些损失函数，包括： 回归模型的均方误差损失 二元分类模型的交叉熵和hinge 损失 回归模型的损失函数 回归预测模型主要是用来预测连续的数值。...keras中使用“mean_squared_logarithmic_error”作为损失函数 在下面的示例是使用MSLE损失函数的完整代码。 该模型在训练和测试数据集上的MSE都略差。...模型训练200轮进行拟合，并根据损失和准确性评估模型的性能。 BCE BCE是用于解决的二元分类问题默认损失函数。在最大似然推理框架下，它是首选损失函数。...在网络的输出层中，必须使用tanh激活函数的单个节点以输出介于 -1 和 1 之间的单个值。 下面是完整代码： 比交叉熵略差的性能，在训练和测试集上的准确性不到80%。
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。
keras自定义函数时候，正常在模型里自己写好自定义的函数，然后在模型编译的那行代码里写上接口即可。...如下所示，focal_loss和fbeta_score是我们自己定义的两个函数，在model.compile加入它们，metrics里‘accuracy’是keras自带的度量函数。...loss及评价函数进行训练及预测 1.有时候训练模型，现有的损失及评估函数并不足以科学的训练评估模型，这时候就需要自定义一些损失评估函数，比如focal loss损失函数及dice评价函数 for unet...2.在训练建模中导入自定义loss及评估函数。...,custom_objects={‘binary_focal_loss_fixed’: binary_focal_loss(),’dice_coef’: dice_coef}) 以上这篇keras自定义损失函数并且模型加载的写法介绍就是小编分享给大家的全部内容了
今天我们主要看下Faster RCNN算法的损失函数以及如何训练？...通过学习，我们知道RPN网络在提取候选框的时候有两个任务，一个是判断该anchor产生的候选框是否是目标的二分类任务，另一个是对该候选框进行边框回归的回归任务。...既然两个网络都是多任务网络，那么，我们先看看RPN网络的损失函数是怎么样的？...先上RPN网络的总体损失函数，接下来分析，如下（公式可左右滑动）： 上面损失函数可以明显的分成两部分，+号左边为分类的损失值，右边为回归的损失值。逐个看，先考虑分类的loss。...以此达到RPN网络和最终的检测网络共享卷积层。 相当于是先用一个ImageNet模型初始化训练，然后再用训练好的模型去微调两个网络。至此，我们已经了解了Faster RCNN的损失函数和训练过程。
用户可以通过编写PyTorch函数来指定约束，Pylon将这些函数编译成可微分的损失函数，使得模型在训练过程中不仅拟合数据，还能满足特定的约束条件。...在Pylon框架中，通过约束函数（Constraint Function）定义约束条件，它是一种特殊的Python函数，用于表达和实施模型训练过程中的特定约束。...4、可微分：在Pylon框架中，约束函数被编译成可微分的损失函数，这样可以通过标准的梯度下降算法来优化模型参数，以最大化满足约束的概率。...6、灵活性：用户可以利用PyTorch和Python的全部语法灵活性来定义约束，使得表达各种复杂的领域知识成为可能。 Pylon会将其整合到模型的损失函数中，从而在训练过程中强制执行这一规则。...3、投资逻辑：投资者可能有一些基于经验或直觉的特定投资逻辑，如“在经济衰退期间增加债券投资比例”。这些逻辑可以通过Pylon的约束函数来实现。
逐步修改，比如重新引入正则化和数据增广，使用自定义的损失函数，使用更复杂的模型... 如果以上方法都试了，还是不work，那工作量可能就得比较大了： 与数据集相关的问题 1....检查损失函数 Check your loss function 如果你的损失函数是自己写的，那就要检查一下有没有bug，最好可以自己写个单元测试来检查。...检查损失函数的输入 Verify loss input 如果你的损失函数是由框架提供的，那就检查一下模型传递给损失函数的输入是否是正确的。...调节损失的权重 Adjust loss weights 如果你的损失函数是由多个损失函数组成的，那就要检查一下它们的权重是符合你的期望的，可以尝试一下不同的权重。 21....不妨试试把你当前的学习率乘上10或者除以10，观察有什么变化。 37. 克服 NaNs Overcoming NaNs 在训练 RNNs 时，结果可能会变成 NaN（Non-a-Number）。
如果是这种情况，那么你也许需要平衡你的损失函数或者尝试其他解决类别失衡的方法。 9. 你有足够的训练实例吗？ 如果你在从头开始训练一个网络（即不是调试），你很可能需要大量数据。...然后，试着增加正则化的强度，这样应该会增加损失。 18. 检查你的损失函数 如果你执行的是你自己的损失函数，那么就要检查错误，并且添加单元测试。...监控其它指标 有时损失并不是衡量你的网络是否被正确训练的最佳预测器。如果可以的话，使用其它指标来帮助你，比如精度。 22. 测试任意的自定义层 你自己在网络中实现过任意层吗？...给它一些时间 也许你的网络需要更多的时间来训练，在它能做出有意义的预测之前。如果你的损失在稳步下降，那就再多训练一会儿。 32....克服 NaNs 据我所知，在训练 RNNs 时得到 NaN（Non-a-Number）是一个很大的问题。一些解决它的方法： 减小学习速率，尤其是如果你在前 100 次迭代中就得到了 NaNs。
这将我们带到下一节 - 创建自定义模型！ 自定义模型 让我们制作一个自定义模型。如上所述，我们将从预训练网络加载一半模型。这看起来很复杂，对吧？模型的一半是经过训练的，一半是新的。...这给我们留下了任何管道中的 2 个重要组件 - 加载数据和训练部分。我们来看看训练部分。这一步最重要的两个组成部分是优化器和损失函数。...损失函数量化了我们现有模型与我们想要达到的目标之间的距离，优化器决定如何更新参数，以便我们可以最大限度地减少损失。 有时，我们需要定义自己的损失函数。...这里有一些事情要知道 自定义损失函数也是使用自定义类定义的。它们像自定义模型一样继承自 torch.nn.Module。 通常，我们需要更改其中一项输入的维度。这可以使用 view() 函数来完成。...这是你在训练网络中经常遇到的标准事情。 将 x 视为形状 (5,10)，将 y 视为形状 (5,5,10)。所以，我们需要给 x 添加一个维度，然后沿着添加的维度重复它以匹配 y 的维度。
开始逐步添加所有被省略的部分：增强/正则化、自定义损失函数、尝试更复杂的模型。 如果上面的步骤没有解决问题，那就根据下面的列表逐一验证。 2.数据集问题 ?...20.调整损失权重 如果损失由几个较小的损失函数组成，请确保它们相对于每个损失函数的大小是正确的。这可能需要测试不同的损失权重的组合。 21....监视其他指标 有时候，损失并不最好的预测器来判断你的网络是否在正常训练。如果可以，请使用其他指标，如准确性。 22. 测试任何自定义层 是否网络中的某一层是你自己实现的？...给它时间 也许你的网络在开始做出有意义的预测之前需要更长的时间来训练。如果你的损失在稳步下降，就再训练更多的时间。 32....从训练模式切换到测试模式 有些框架具有Batch Norm、Dropout等层，其他层在训练和测试期间的行为有所不同。切换到适当的模式可能有助于你的网络正确预测。 33.
如果训练架构能充分发挥新硬件的优势，模型训练的成本将会大大降低。但TensorFlow社区在推荐系统训练场景中，并没有高效和成熟的解决方案。...美团外卖推荐的模型一度达到100G以上，通过应用以上方案，我们在模型预估精度损失可控的前提下，将模型控制在10GB以下。...我们通过nsys分析这块的性能，发现GPU在执行期间有较多的停顿时间，GPU需要等待特征数据Memcpy到GPU上之后才能执行模型训练，如下图所示： 图8 nsys profiling结果 对于GPU...，训练期间卡间通信耗时比较长，同时在通信期间GPU使用率也非常低，卡间通信是影响训练性能提升的关键瓶颈点。...4.3.2 Variable相关算子融合 类似于HashTable Fusion的优化思路，我们观察到业务模型中通常包含数十至数百个TensorFlow原生的Variable，这些Variable在训练期间梯度需要做卡间同步
图2 自动化实验框架 2.2.2 业务视角的负载分析 在推荐系统场景中，我们使用了TensorFlow Parameter Server[3]（简称PS）异步训练模式来支持业务分布式训练需求。...在美团内部的深度学习场景中，RDMA通信协议使用的是RoCE V2协议。目前在深度学习训练领域，尤其是在稠密模型训练场景（NLP、CV等），RDMA已经是大规模分布式训练的标配。...然而，在大规模稀疏模型的训练中，开源系统对于RDMA的支持非常有限，TensorFlow Verbs[4]通信模块已经很长时间没有更新了，通信效果也并不理想，我们基于此之上进行了很多的改进工作。...以对用户透明的形式引入了一层名为Pipeline Dataset的抽象层，这一层的产生是为了满足EG/MG两张计算图以不同节奏运行的需求，支持自定义配置。...5 总结与展望 TensorFlow在大规模推荐系统中被广泛使用，但由于缺乏大规模稀疏的大规模分布式训练能力，阻碍了业务的发展。
有些深度学习的工具 ，比如 TensorFlow（https://www.tensorflow.org/ ） 在计算这些梯度的时候格外有用。...在我们的例子中，我们将会收集多种行为来训练它。我们将会把我们的环境训练数据初始化为空，然后逐步添加我们的训练数据。 ? 接下来我们定义一些训练我们的神经网络过程中将会用到的超参数。 ?...在 TensorFlow 上面实现，计算我们的策略损失可以使用 sparse_softmax_cross_entropy 函数（http://t.cn/RQIPRc7 ）。...稀疏意味着我们的行为标签是单个整数，而 logits 是我们最终的未激活的策略输出。这个函数计算了 softmax 和 log 损失。这使得执行的动作的置信度接近 1，损失接近 0。...训练 Agent 我们现在已经准备好去训练 Agent 了。我们使用当前的状态输入到神经网络中，通过调用 tf.multinomial 函数获取我们的动作，然后指定该动作并保留状态，动作和未来的奖励。
可视化损失函数的示例 首先介绍一下visdom中的line()函数： 1) 画一条直线 from visdom import Visdomimport numpy as npviz = Visdom(env...3）如果要绘制随程序运行逐渐产生的值，如在训练的时候，可以采用line的update方法 from visdom import Visdomimport numpy as npviz = Visdom...X=np.array([x]), Y=np.array([y]), win=win,#win要保持一致 update='append') 最后是深度学习训练过程中的损失函数可视化...将损失函数的可视化放在visual_loss.py文件： #coding:utf8import visdomimport timeimport numpy as np class Visualizer(...#用 torchnet来存放损失函数，如果没有，请安装conda install torchnet'''训练前的模型、损失函数设置 vis = Visualizer(env='my_wind')#为了可视化增加的内容
开始逐步添加所有被省略的部分：增强/正则化、自定义损失函数、尝试更复杂的模型。 如果上面的步骤没有解决问题，那就根据下面的列表逐一验证。...20.调整损失权重 如果损失由几个较小的损失函数组成，请确保它们相对于每个损失函数的大小是正确的。这可能需要测试不同的损失权重的组合。 21....监视其他指标 有时候，损失并不最好的预测器来判断你的网络是否在正常训练。如果可以，请使用其他指标，如准确性。 22. 测试任何自定义层 是否网络中的某一层是你自己实现的？...给它时间 也许你的网络在开始做出有意义的预测之前需要更长的时间来训练。如果你的损失在稳步下降，就再训练更多的时间。 32....从训练模式切换到测试模式 有些框架具有Batch Norm、Dropout等层，其他层在训练和测试期间的行为有所不同。切换到适当的模式可能有助于你的网络正确预测。 33.
除此之外，交叉熵还有另一种表达形式，还是使用上面的假设条件： 其结果为： 以上的所有说明针对的都是单个样例的情况，而在实际的使用训练过程中，数据往往是组合成为一个batch来使用，所以对用的神经网络的输出应该是一个...在TensorFlow中实现交叉熵 在TensorFlow可以采用这种形式： cross_entropy = -tf.reduce_mean(y_ * tf.log(tf.clip_by_value(y...函数其实计算的是整个矩阵的平均值，这样做的结果会有差异，但是并不改变实际意义。...除了tf.reduce_mean函数，tf.clip_by_value函数是为了限制输出的大小，为了避免log0为负无穷的情况，将输出的值限定在(1e-10, 1.0)之间，其实1.0的限制是没有意义的...由于在神经网络中，交叉熵常常与Sorfmax函数组合使用，所以TensorFlow对其进行了封装，即： cross_entropy = tf.nn.sorfmax_cross_entropy_with_logits
今天，我结合代码来详细介绍如何使用 SciSharp STACK 的 TensorFlow.NET 来训练CNN模型，该模型主要实现 图像的分类 ，可以直接移植该代码在 CPU 或 GPU 下使用，并针对你们自己本地的图像数据集进行训练和推理...其中超参数之一"学习率"，采用了自定义的动态下降的学习率，后面会有详细说明。...BlockingCollection，实现TensorFlow原生的队列管理器FIFOQueue； 在训练模型的时候，我们需要将样本从硬盘读取到内存之后，才能进行训练。...我们在会话中运行多个线程，并加入队列管理器进行线程间的文件入队出队操作，并限制队列容量，主线程可以利用队列中的数据进行训练，另一个线程进行本地文件的IO读取，这样可以实现数据的读取和模型的训练是异步的，...完整代码可以直接用于大家自己的数据集进行训练，已经在工业现场经过大量测试，可以在GPU或CPU环境下运行，只需要更换tensorflow.dll文件即可实现训练环境的切换。
为此，他们提供了灵活的 API，让用户可以在 API 中定义和插入自定义的损失函数、评分函数和指标。...现有算法和指标支持 排序学习算法的目标是最小化在项目列表上定义的损失函数，以优化任意给定请求的排序。...和 listwise 损失函数。...Normalized Discounted Cumulative Gain（NDCG，https://en.wikipedia.org/wiki/Discounted_cumulative_gain），同时也让研究人员在训练期间更方便在...TensorBoard 上显示的基于训练步骤（X 轴）的 NDCG 指标 (Y 轴)示例，它表示了训练期间指标的总体进度。不同的方法可直接在仪表板上进行比较，并基于指标选出最佳模型。
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