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1
回答
area
=
pi
*
r
^
2
:
使用
什么
损失
/
优化
器
函数
,
为什么
下
面的
损失
函数
不能
预测
?
tensorflow
、
keras
通过给定半径
r
和圆的面积,我希望神经网络
预测
正确的值。然而,下
面的
代码没有
预测
到。我需要在loss/optimize
函数
中做
什么
更改?如果你能为选择
损失
/
优化
函数
提供一些理由,那就太好了。
浏览 18
提问于2020-04-22
得票数 0
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1
回答
如何在TensorFlow中规范自定义
损失
函数
中的张量?
python
、
tensorflow
、
keras
自定义
损失
函数
是写出来的,必须在程度上显示出偏离真理的方向。我有with真值方向(x,y,z),我尝试
使用
优化
器
的degrees_mean_error
函数
来
预测
方向,如下所示: return acos(angles) * 180 / np.
pi
但是
浏览 0
提问于2019-03-23
得票数 2
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2
回答
训练
损失
在最初的几个时期有所下降,但突然跃升至一个高值
python
、
tensorflow
、
unity3d-unet
损失
首先下降,但突然上升到一个很高的值。我附上了下
面的
损失
曲线。我在每个卷积层之后添加批归一化和l
2
正则化。
优化
器
为Adam,初始学习率为0.0001。我想知道
为什么
损失
不能
稳定下来。这是否意味着
损失
函数
太平滑了?
浏览 3
提问于2019-03-15
得票数 2
3
回答
作为角化
损失
的马修斯相关系数
python
、
tensorflow
、
keras
我试图用tf后端为keras编写一个自定义的丢失
函数
。我得到以下错误 如果我
使用
这个
函数
作为度量,而不是作为
损失
函数
,它可以工作。我怎样才能把这个功能当作
损失
呢?task:0/d
浏览 0
提问于2019-01-07
得票数 1
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2
回答
Tensorflow中骰子/Jaccard系数的
优化
python
、
optimization
、
machine-learning
、
tensorflow
、
neural-network
我正在尝试用Dice的系数或Jaccard的系数来
优化
我的网络。我的问题是图像分割问题,因此我的输出是形状的张量(1,256,256,11)。为了计算我的输出和我拍摄的真实图像的交集它返回一个"int“的数据类型,tensorflow
优化
器
(特别是AdamOptimizer)似乎不接受这个类型
浏览 0
提问于2017-03-21
得票数 3
3
回答
如何利用数据驱动的
损失
函数
进行“树增强”
machine-learning
、
random-forest
、
decision-trees
、
xgboost
、
loss-function
我们有一个问题,它有一个数据驱动的(非分析的)
损失
函数
.我们的目标包含0到20之间的整数(目标本身是离散的),尽管可能有更大的值,只是在我们的数据集中不存在。事实上,我们有一个非常精确的
损失
函数
,这使得我们在
使用
像XGBoost这样的算法时遇到了一些严重的问题:
损失
函数
一般为非凸
函数
.由于它的形状是由数据驱动的,并且可能有很大的变化,所以它不容易被凸
函数
所拟合例如,这意味着,对于
预测
,不可避免地会给出一个很大的惩罚
浏览 0
提问于2020-10-02
得票数 5
1
回答
使用
SMAPE作为LSTM的
损失
函数
keras
、
time-series
、
lstm
、
rnn
、
loss-function
我目前正在研究一个时间序列
预测
问题,并正在研究如何
使用
LSTM。我正在
使用
keras,并且已经看到我可以指定一个自定义的
损失
函数
和度量。由于我的
预测
精度将
使用
sMAPE 3(如上面所定义的)来衡量,所以我有必要
使用
它作为我的
损失
函数
。这是因为我的关系网的成功将取决于它
使用
它的得分。分数0表示100%的准确性,1表示0%的准确性。 因此,这就引出了两个问题,像smape这样的度量可以作为
损失<
浏览 0
提问于2018-11-12
得票数 2
3
回答
在简单的词中,
什么
是
损失
函数
?
machine-learning
、
tensorflow
、
neural-network
、
loss
有谁能用简单的话来解释一
下
吗?在机器学习/神经网络领域,
损失
函数
是
什么
? 这是在我跟随一个Tensorflow教程时出现的:
浏览 3
提问于2017-03-18
得票数 20
回答已采纳
1
回答
-oaa_
2
和--
损失
函数
=logistic对瓦比特的影响
vowpalwabbit
对于二进制分类任务,我应该在VW中
使用
哪些参数?例如,让我们
使用
。I
使用
逻辑
损失
函数
(或铰链)更好,
使用
--oaa
2
没有任何意义。然而,实证结果(在所有4个实验中均报告了0/1的
损失
)表明,最佳组合为--oaa
2
,不存在逻辑
损失
(即与缺省平方
损失
相比): cat' | vw --oaa
浏览 2
提问于2014-07-10
得票数 4
回答已采纳
2
回答
如果我在keras中
使用
y_pred作为自定义丢失
函数
,会发生
什么
情况?难道这不应该一直起作用吗,因为y_pred总是可以区分的吗?
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
我
为什么
要这么做?
使用
y_pred作为
损失
函数
,通过将模型的输出设置为-
r
来最大化变量
r
的思想。因此,减少loss-function y_pred意味着减少-
r
,这意味着增加
r
。
r
是matrix X的一个
函数
,我将其设置为网络中的一个层。
浏览 4
提问于2019-10-05
得票数 2
回答已采纳
3
回答
Scikit-Learn: GridSearchCV的自定义
损失
函数
python
、
scikit-learn
、
loss-function
我在文档中找不到这个(基本上是RMSE(log(truth), log(prediction)),所以我开始编写一个自定义记分
器
:两个问题: 1)我的自定义
损失
函数
是否应该返回一个数字数组的分数(每个(真值,
预测
值)对一个?或者它应该是那些(真值,
预测
值
浏览 2
提问于2018-01-28
得票数 0
1
回答
神经网络误差
neural-network
为了设计一种基于神经网络的f(x) = sin(x)
预测
器
,设计了以下网络。
损失
的选择为L
2
,
优化
器
为标准梯度下降。
预测
器用X_train = numpy.arange(0.0, 314.1, 0.1)和Y_train = numpy.sin(X_train)训练。有
什么
会出错的?网络中
使用
的Relu激活是错误的。将输出节点中的激活从Relu更改为线性应该有助于
浏览 0
提问于2018-02-22
得票数 1
2
回答
准备Keras LSTM的时间序列数据-极高损耗的网络培训
python
、
numpy
、
neural-network
、
keras
、
recurrent-neural-network
我遇到了准备在Keras的LSTM层中
使用
的数据的问题。03-02 .276 .305 .691 2016-03-03 .284 .278 .687 ...我的目标是
预测
未来F1 prediction_period时间步骤的值。该
函数
通过堆叠数据副本来创建数组,每个副本在时间上向前移动一步。即使
使用
正弦波数据集,
损失
仍比示例
函数
高出数量级。我
使用
一列顺序数据集逐个检查
函数
,并将期望值与实际值进行比较。我没有发现任何错误。 我是否
浏览 0
提问于2017-02-21
得票数 1
4
回答
成本
函数
在神经网络中收敛时权值不收敛
neural-network
、
training
、
cost-function
、
convergence
我的成本/
损失
函数
急剧下降,接近0,这似乎是一个收敛的迹象。但权重仍在以可见的方式变化,比成本
函数
快得多。我应该确保重量也收敛吗? 一些细节:我只是计算了一个时代。我的
损失
函数
是均方差。我不
使用
优化
器
。我尝试了几个实验和不同的初始权重,但都得到了不断变化的权值的收敛
损失
函数
。
浏览 0
提问于2019-02-18
得票数 3
1
回答
噪声不可微
损失
函数
的自定义Tensorflow
优化
器
python
、
optimization
、
tensorflow
、
loss-function
我
使用
低级别的tensorflow API构建了一个模型,它只有几个变量(大约10个),我想要
优化
这些变量。因此,我想实现一个自定义的
损失
函数
,它产生噪声
损失
值(类似于一种基于仿真的
优化
方法)。通常,我会像SPSA
优化
器
一样
使用
导数自由
优化
器
。 有没有一种方法可以实现不可区分的
损失
函数
,以及像SPSA这样的带有低级别tensorflow API的
优化</e
浏览 0
提问于2018-01-31
得票数 3
回答已采纳
1
回答
如果我有多个
损失
加在一起,我必须声明单独的
损失
函数
吗?
python
、
pytorch
我正在尝试训练一个
使用
多重
损失
的模型。我注意到,在一些实现中,单个
损失
函数
被声明为loss_fct = nn.LossFunction(),并多次用于计算单独的
损失
,这些
损失
被求和并反向传播。例如: loss_fct = nn.LossFunction() loss
2
= loss_fct(pred
2
, labels
2
)total_loss = loss1 + los
浏览 65
提问于2021-06-27
得票数 1
回答已采纳
1
回答
具有条件返回值的自定义
损失
python
、
tensorflow
、
keras
、
loss-function
我想要一个具有这种正则化的
损失
函数
:对于每个
预测
,如果
预测
点的范数低于0.9或大于1,我希望应用正则化。当我在model.compile中
使用
它时,返回一个错误: 形状必须具有相同的等级,但对于具有输入形状的'loss_71/Hyper_loss/Select‘(op:'Select'),则为0和1:,我尝试了在keras环境之外的
损失
,它似乎是有效的。), a, a*
2
)) 返回张量-<
浏览 12
提问于2019-06-21
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何训练一个模型时,导数是未知的,并需要一批产出计算成本?
python
、
tensorflow
然而,如果我的目标
函数
只能在我们有所有的输入(或一批数据),而导数不知道的情况
下
才能计算呢?这方
面的
一个例子可能是训练一个神经网络,以便在50%的时间内找到一组笛卡儿坐标(例如,在圆x^
2
+ y^
2
=
r
^
2
内,用于各种
r
)。正确和不正确答案的空间不是有限的,当成本与输出的导数无法计算(使反向传播不可能)时,
损失
函数
本身相对容易计算。考虑到上
面的
例子,在这种情况
下
,我如何定义我
浏览 0
提问于2018-04-17
得票数 2
回答已采纳
1
回答
要构建
什么
样的神经网络模型来识别算法是n*n?
tensorflow
我正在
使用
@tensorflow/tfjs-node来玩神经网络。我是一个初学者,还没有完全掌握它们是如何工作的,也不了解它背后的数学原理。但我喜欢和他们一起玩来玩去。因此,我现在要做的是创建一个序列: 1,
2
,...,n和一个
函数
,例如n => n + 4或n => n *
2
,然后将其映射到标签。然后,我的目标是在不知道
函数
的情况
下
使用
神经网络
预测
n+1、n+
2
等。
使用
不同类型的致密层和不
浏览 18
提问于2019-05-17
得票数 0
2
回答
如何自定义LSTM
损失
函数
,使其只对应给定的
预测
指标范围和目标序列?
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
lstm
我目前正在
使用
LSTM序列来进行时域信号
预测
的序列模型。由于领域知识,我知道
预测
的第一部分(约20%)永远无法正确
预测
,因为所需的信息在给定的输入序列中是不可用的。其余80%的
预测
序列通常是相当好的
预测
。为了将前20%从培训
优化
中排除在外,最好定义一个
损失
函数
,它将基本上在给定的索引范围上操作,如下
面的
numpy代码:stop = sequence_
浏览 0
提问于2020-12-17
得票数 0
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