Keras 中的自定义损失函数可以以我们想要的方式提高机器学习模型的性能，并且对于更有效地解决特定问题非常有用。例如，假设我们正在构建一个股票投资组合优化模型。...在这种情况下，设计一个定制损失函数将有助于实现对在错误方向上预测价格变动的巨大惩罚。 我们可以通过编写一个返回标量并接受两个参数（即真值和预测值）的函数，在 Keras 中创建一个自定义损失函数。...注意，我们将实际值和预测值的差除以 10，这是损失函数的自定义部分。在缺省损失函数中，实际值和预测值的差值不除以 10。 记住，这完全取决于你的特定用例需要编写什么样的自定义损失函数。...在这里我们除以 10，这意味着我们希望在计算过程中降低损失的大小。 在 MSE 的默认情况下，损失的大小将是此自定义实现的 10 倍。...你可以查看下图中的模型训练的结果： epoch=100 的 Keras 模型训练 结语 ---- 在本文中，我们了解了什么是自定义损失函数，以及如何在 Keras 模型中定义一个损失函数。
损失函数是模型优化的目标，所以又叫目标函数、优化评分函数，在keras中，模型编译的参数loss指定了损失函数的类别，有两种指定方法： model.compile(loss='mean_squared_error...='sgd') 你可以传递一个现有的损失函数名，或者一个TensorFlow/Theano符号函数。...TensorFlow/Theano张量，其shape与y_true相同 实际的优化目标是所有数据点的输出数组的平均值。...为了将 整数目标值 转换为 分类目标值，你可以使用Keras实用函数to_categorical： from keras.utils.np_utils import to_categorical categorical_labels...简写： mse = MSE = mean_squared_error mae = MAE = mean_absolute_error mape = MAPE = mean_absolute_percentage_error
1.自定义层 对于简单、无状态的自定义操作，你也许可以通过 layers.core.Lambda 层来实现。但是对于那些包含了可训练权重的自定义层，你应该自己实现这种层。...这是一个 Keras2.0 中，Keras 层的骨架（如果你用的是旧的版本，请更新到新版）。你只需要实现三个方法即可: build(input_shape): 这是你定义权重的地方。...2.自定义评价函数 自定义评价函数应该在编译的时候（compile）传递进去。该函数需要以 (y_true, y_pred) 作为输入参数，并返回一个张量作为输出结果。...自定义损失函数也应该在编译的时候（compile）传递进去。...（或其他自定义对象） 如果要加载的模型包含自定义层或其他自定义类或函数，则可以通过 custom_objects 参数将它们传递给加载机制： from keras.models import load_model
内容包括： 基础知识（损失函数、训练目标、训练方法、pytorch） 回归模型损失函数 (MSE、MAE、Huber损失函数的优缺点，总结应用情形） 分类模型损失函数 (熵、最大似然) 一、基础知识...一文看懂各种神经网络优化算法 一般的损失函数的都是直接计算 batch 的数据，因此返回的 loss 结果都是维度为 batch_size的向量, 值得注意的是, pytorch中很多的损失函数都有...Error） 均方损失函数，其数学形式如下： 这里 loss, x, y 的维度是一样的，可以是向量或者矩阵，i 是下标 以 y-f(x) 为横坐标，MSE 为纵坐标，绘制其损失函数的图形： MSE...缺点：离群点影响大从Training的角度来看，模型会更加偏向于惩罚较大的点，赋予其更大的权重，忽略掉较小的点的作用，无法避免离群点可能导致的梯度爆炸问题。...如果样本中存在离群点，MSE 会给离群点赋予更高的权重，但是却是以牺牲其他正常数据点的预测效果为代价，因此会导致降低模型的整体性能。
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...) 评估指标(tf.keras.metrics) 优化器(tf.keras.optimizers) 回调函数(tf.keras.callbacks) 如果把模型比作一个房子，那么中阶API就是【模型之墙...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。...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。
最后，我们可以使用 PyTorch 函数 nn.Sequential() 将这个修改后的列表一起堆叠到一个新模型中。可以以任何你想要的方式编辑列表。...如上所述，加载的模型应该与保存的模型具有相同的体系结构，因此我们不能使用列表方法。 我们需要在上面添加层。在 PyTorch 中执行此操作的方法很简单——我们只需要创建一个自定义模型！...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。
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。...") # 加载模型检查点处的模型自定义回调函数如果我们想在训练中采取特定的行动，但是这些行动没有包含在内置回调函数中，可以自己编写回调函数。...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。...在Keras的所有内置层中，唯一不可训练的权重层是BatchNormalization，实现特征的规范化。指标的低阶用法在低阶训练循环中，可能会用到Keras指标。...内置训练逻辑的强大功能，折中方法：编写自定义的训练步骤函数，让Keras完成其他工作。
如果在存储函数中的RETURN语句返回一个类型不同于函数的RETURNS子句中指定类型的值，返回值将被强制转换为恰当的类型。...他用来指定函数的返回类型，而且函数体必须包含一个RETURN value语句 ---- 变量的使用 变量可以在子程序中声明并使用，这些变量的作用范围是在BEGIN...END程序中 1、定义变量 在存储过程中定义变量...即有作用域的，该客户端退出时，客户端连接的所有变量将自动释放 这里的变量跟SQLSERVER没有什么区别，都是用来存储临时值的 MYSQL这里的条件和预定义程序其实跟SQLSERVER的自定义错误是一样的...调用存储函数 在MySQL中，存储函数的使用方法与MySQL内部函数的使用方法是一样的。 换言之，用户自己定义的存储函数与MySQL内部函数是一个性质的。...删除存储过程和函数指删除数据库中已经存在的存储过程和函数。
（Objective = Loss + Regularization） 对于keras模型，目标函数中的正则化项一般在各层中指定，例如使用Dense的 kernel_regularizer 和 bias_regularizer...等参数指定权重使用l1或者l2正则化项，此外还可以用kernel_constraint 和 bias_constraint等参数约束权重的取值范围，这也是一种正则化手段。...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。...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。
函数语法 函数名<-function(parameters){ statemens return(expression)} printLine <- function () { print("---...-----------------------------------------"); } #函数的调用 printLine(); #错误：无参函数，有参调用 printLine("parameter...function (n) { for(i in 1:n) { print("--------------------------------------------"); } } #错误：有参函数...，实现了summary函数的加强版功能！...更多自编函数，参见Erin的自编函数整理，直接调用帮助你的数据分析工作事半功倍哦！
如果考虑的是整个循环神经元层，可以将所有权重矢量放到两个权重矩阵中，Wx 和 Wy。整个循环神经元层的输出可以用公式 15-1 表示（b是偏差项，φ(·)是激活函数，例如 ReLU）。 ?...这个损失函数会忽略一些输出，见图15-5（例如，在序列到矢量的RNN中，除了最后一项，其它的都被忽略了）。损失函数的梯度通过展开的网络反向传播（实线箭头）。...注意，梯度在损失函数所使用的所有输出中反向流动，而不仅仅通过最终输出（例如，在图 15-5 中，损失函数使用网络的最后三个输出 Y(2)，Y(3) 和 Y(4)，所以梯度流经这三个输出，但不通过 Y(0...=[50, 1]), keras.layers.Dense(1) ]) 使用MSE损失、Adam优化器编译模型，在训练集上训练20个周期，用验证集评估，最终得到的MSE值为0.004。...因此尽管训练时依赖所有输出的MSE，评估需要一个自定义指标，只计算最后一个时间步输出值的MSE： def last_time_step_mse(Y_true, Y_pred): return keras.metrics.mean_squared_error
在下一节中，我们将更详细地了解学生模型的训练机制。 知识蒸馏中的损失函数 为了训练学生模型，我们仍然可以使用教师模型的软标签以及学生模型的预测来计算常规交叉熵损失。...当训练数据集很小，并且软标签没有足够的信号供学生模型采集时，这一点尤其有用。 当它与扩展的softmax相结合时，这种方法的工作效果明显更好，而整体损失函数成为两者之间的加权平均。 ?...mse(teacher_logits, student_logits) 使用这个损失函数的一个潜在缺点是它是无界的。...在使用数据增强训练student模型的过程中，我使用了与上面提到的相同的默认超参数的加权平均损失。 学生模型基线 为了使性能比较公平，我们还从头开始训练浅的CNN并观察它的性能。...类的时候，可以将自定义的训练逻辑放到train_step()函数中(由类提供)。
为回归问题提供的性能评估指标 Keras为分类问题提供的性能评估指标 Keras中的自定义性能评估指标 Keras指标 Keras允许你在训练模型期间输出要监控的指标。...损失函数和Keras明确定义的性能评估指标都可以当做训练中的性能指标使用。 Keras为回归问题提供的性能评估指标 以下是Keras为回归问题提供的性能评估指标。...[Keras为回归问题提供的四个性能评估指标随epoch完成个数变化的折线图] 在上面的例子中，性能评估指标是通过别名'mse', 'mae', 'mape', 'cosine'指定的，通过别名对应的函数全名来作为模型对象下的键值调用对应的性能评估函数...Keras中的自定义性能评估指标 除了官方提供的标准性能评估指标之外，你还可以自定义自己的性能评估指标，然后再调用compile()函数时在metrics参数中指定函数名。...下面展示的是Keras中mean_squared_error损失函数（即均方差性能评估指标）的代码。
完成本教程后，你将知道： Keras度量的工作原理，以及如何在训练模型时使用它们。 如何在Keras中使用回归和分类度量，并提供实例。 如何在Keras中定义和使用你自定义的度量标准，并提供实例。...., metrics=['mse']) 你列出的特定带的度量可以是Keras函数的名称（如mean_squared_error）或这些函数得字符串别名（如“ mse ”）。...在这两种情况下，度量函数的名称都用作度量值的密匙。在这种情况下对于验证数据集来说度量将“ val_ ”前缀添加到密钥。 损失函数和明确定义的Keras度量都可以用作训练度量。...你可以通过检查现有度量的代码来了解如何编写自定义的度量。例如，下面是Keras中mean_squared_error损失函数和度量的代码。...在该示例、其他的损失函数示例和度量中，这个方法是在后端使用标准数学函数来计算兴趣度量。
对于训练中的每个批次，Keras会调用函数huber_fn()计算损失，用损失来做梯度下降。另外，Keras会从一开始跟踪总损失，并展示平均损失。 在保存这个模型时，这个自定义损失会发生什么呢？...默认情况下是"sum_over_batch_size"，意思是损失是各个实例的损失之和，如果有样本权重，则做权重加权，再除以批次大小（不是除以权重之和，所以不是加权平均）。...层的权重会使用初始化器的返回值。在每个训练步骤，权重会传递给正则化函数以计算正则损失，这个损失会与主损失相加，得到训练的最终损失。...如果想创建一个没有任何权重的自定义层，最简单的方法是协议个函数，将其包装进keras.layers.Lambda层。...另外，当你写的自定义损失函数、自定义指标、自定义层或任何其它自定义函数，并在Keras模型中使用的，Keras都自动将其转换成了TF函数，不用使用tf.function()。
flask中的abort函数和自定义异常 简介：本文讲解flask中的abort函数和自定义异常的使用方法。...为了更好地处理这些异常，Flask 提供了一些内置的异常处理机制，同时也允许开发者自定义异常处理逻辑。 使用 abort 函数 abort 函数允许我们立即终止请求并返回指定的 HTTP 状态码。...自定义异常类 除了使用 abort 函数外，我们还可以通过自定义异常类来处理特定的异常情况。这种方法使我们能够更好地组织和管理异常处理逻辑。...=True) 在这个例子中，创建了一个名为 CustomError 的自定义异常类，它继承自 Python 内置的 Exception 类。...我们可以定义这个类的一些属性和方法，以便更好地处理自定义异常。然后，在视图函数中抛出这个异常，然后使用 errorhandler 装饰器来捕获并处理这个异常，返回自定义的错误信息。 运行结果展示
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...) 评估指标(tf.keras.metrics) 优化器(tf.keras.optimizers) 回调函数(tf.keras.callbacks) 如果把模型比作一个房子，那么中阶API就是【模型之墙...通常损失函数都可以作为评估指标，如MAE,MSE,CategoricalCrossentropy等也是常用的评估指标。...如果编写函数形式的评估指标，则只能取epoch中各个batch计算的评估指标结果的平均值作为整个epoch上的评估指标结果，这个结果通常会偏离拿整个epoch数据一次计算的结果。...二，常用内置评估指标 MeanSquaredError（平方差误差，用于回归，可以简写为MSE，函数形式为mse） MeanAbsoluteError (绝对值误差，用于回归，可以简写为MAE，函数形式为
通过足够多的转换组合的特征，非常复杂的函数也可以被模型学习好。 可见神经网络学习的核心是，学习合适权重参数以对数据进行非线性转换，以提取关键特征或者决策。即模型参数控制着特征加工方法及决策。...(optimizer='adam', loss='mse') # 回归预测损失mse model.fit(train_x, train_y, epochs=1000,verbose=False)...通过提取当前线性回归模型最终学习到的参数： 将参数与对应输入特征组合一下，我们忙前忙后训练模型学到内容也就是——权重参数，它可以对输入特征进行加权求和输出预测值决策。...，根据权重值对输入特征进行加权求和，输出求和结果作为预测值（注：逻辑回归会在求和的结果再做sigmoid非线性转为预测概率）。...# 回归预测损失mse model.fit(train_x, train_y, epochs=1000,verbose=False) # 训练模型 model.summary() pred_y
数学公式表达了神经网络中神经元的计算过程：y = f(\sum_{i=1}^{n} w_i \cdot x_i + b) 其中，(y)是输出，(f)是激活函数，(w_i)是权重，(x_i)是输入，(b)...这个公式描述了神经元对输入的加权求和，并通过激活函数产生输出。1.2 深度学习中的优化算法在训练神经网络时，优化算法起到了至关重要的作用。常见的优化算法包括随机梯度下降（SGD）和Adam。...这些算法通过不断调整神经网络的权重和偏差，使得模型能够更好地拟合训练数据，从而提高性能。SGD是一种基于梯度的优化方法，通过计算损失函数对参数的梯度，然后沿着梯度的反方向更新参数。...Adam算法结合了梯度的一阶矩估计和二阶矩估计，能够更有效地调整学习率，适用于不同类型的神经网络。1.3 深度学习中的损失函数损失函数用于衡量模型输出与真实值之间的差距。...在深度学习中，选择合适的损失函数对模型的训练和性能至关重要。常见的损失函数包括均方误差（MSE）和交叉熵。MSE适用于回归问题，计算模型输出与真实值之间的平均平方差。
在训练中获得班级特定的召回、精度和f1至少对两件事有用: 我们可以看到训练是否稳定，每个类的损失在图表中显示的时候没有跳跃太多 我们可以使用一些技巧-早期停止甚至动态改变类权值。...还有一个关联predict_step，我们在这里没有使用它，但它的工作原理是一样的。 我们首先创建一个自定义度量类。...然而，在我们的例子中，我们返回了三个张量:precision、recall和f1，而Keras不知道如何开箱操作。...由于tensorflow 2.2，可以透明地修改每个训练步骤中的工作（例如，在一个小批量中进行的训练），而以前必须编写一个在自定义训练循环中调用的无限函数，并且必须注意用tf.功能启用自动签名。...)、编译并训练一个顺序模型(处理函数和子类化API的过程非常简单，只需实现上面的函数)。
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