但首先，在训练过程之后，绘制模型损失曲线来看看模型是否真的在学习。 ? 从模型损失曲线，我们确实看到过拟合的明显存在。...在本文的最后，我将给出一些如何处理这个问题的提示，以使模型更好，但我们可以看到，随着训练时间的增加，模型损失在减少，这是一个很好的迹象，表明模型正在学习。...模型结果可视化 作为最后一步，让我们将通过测试数据得到的结果可视化，并检查模型是否接近，以预测良好的结果。 ? 从第一张图可以看出，预测值与实际值的季节变化规律和趋势是相似的，但峰值没有实际值高。...但如果你想知道如何提高结果，我有以下建议: 更改窗口大小(增加或减少) 使用更多的训练数据(以解决过拟合问题) 使用更多的模型层或隐藏的单元 使用不同的损失函数和学习速率 我们看到损失曲线不是平滑的。...在我使用TensorFlow的深度学习进行后期时间序列预测时，我只使用了一个简单的深度神经网络就得到了更好的结果。
同理，输出门可以近似等于 1，也可以近似等于 0，那么近似等于 1 时细胞信息将传递给隐藏层；近似等于 0 时，细胞信息只自己保留。至此所有参数更新一遍并继续向下走。。。...▲ 图3：实际销量数据 4.1 构建一般LSTM模型，当我们选择步长为1时，先给出结果如下 ▲ 图4 正常建立 LSTM 模型预测会出现如上预测值右偏现象，尽管 r2 或者 MSE 很好，但这建立的模型其实是无效模型...4.2 原因与改进 当模型倾向于把上一时刻的真实值作为下一时刻的预测值，导致两条曲线存在滞后性，也就是真实值曲线滞后于预测值曲线，如图 4 那样。...LSTM 预测理论跟 ARIMA 也是有区别的，LSTM 主要是基于窗口滑动取数据训练来预测滞后数据，其中的 cell 机制会由于权重共享原因减少一些参数；ARIMA 模型是根据自回归理论，建立与自己过去有关的模型...两者共同点就是能很好运用序列数据，而且通过不停迭代能无限预测下去，但预测模型还是基于短期预测有效，长期预测必然会导致偏差很大，而且有可能出现预测值趋于不变的情况。
，将输入数据映射为预测值。...然后损失函数将这些预测值输出，并与目标进行比较，得到损失值，用于衡量网络预测值与预期结果的匹配程度。优化器使用这个损失值来更新网络的权重。...下图给出模型、层、输入、输出、损失函数和优化器之间的关系： ? 层 神经网络里面的基本数据结构是层，而 Keras 里 layers 也是最基本的模块。...你想想迁移学习，把借过来的网络锁住开始的 n 层，只训练最后 1- 2 层，那前面 n 层的参数可不就不参与训练吗？ ---- 再回顾一下代码。 ?...函数式建模 上面的序列式只适用于线性堆叠层的神经网络，但这种假设过于死板，有些网络 需要多个输入 需要多个输出 在层与层之间具有内部分支 这使得网络看起来像是层构成的图（graph），而不是层的线性堆叠
下面将结合实际应用场景，给出相应的示例代码。 假设我们正在解决一个手写数字识别问题，希望将手写数字图片分为0-9十个类别。我们采用深度卷积神经网络（CNN）进行训练。1....在机器学习领域中，"loss"（也称为"损失函数"）是用来衡量模型预测值与真实值之间差异的度量指标。损失函数的选择是模型训练的关键步骤，它直接影响模型的学习和优化过程。...常见的损失函数有以下几种：均方误差损失函数（Mean Squared Error, MSE）：用于回归任务，计算模型预测值与真实值之间的差异的平方，即误差的平方和。...Hinge损失函数：常用于支持向量机（SVM）模型中的分类任务，计算模型预测值与真实标签之间的差异。它在模型预测正确的情况下，损失为0，否则损失与错误的预测值之间有线性的关系。...在训练过程中，模型通过计算损失函数的值来更新模型的参数，以减小预测值与真实值之间的差异，并使模型的性能逐步提升。优化算法的目标是寻找能够最小化损失函数的参数值。
通过极小化降低均方误差损失函数，可以使得模型预测值与实际值数值差异尽量小。...2.4 模型评估及优化 机器学习学习的目标是极大化降低损失函数，但这不仅仅是学习过程中对训练数据有良好的预测能力（极低的训练损失），根本上还在于要对新数据（测试集）能有很好的预测能力（泛化能力）。...但除此之外，对于一些任务，用损失函数作为评估指标并不直观，所以像分类任务的评估还常用f1-score，可以直接展现各种类别正确分类情况。...，其mse损失为19.7，观察测试集的实际值与预测值两者的数值曲线是比较一致的！...，在综合这些因素后模型给出最终预测值。
这篇文章在国外知名的网站 medium 上面获得了一千多的赞，给出了很多建议，同时也备注了论文的来源，所以这么优质的文章，大家一定要多多宣传哈 训练深度神经网络是困难的。...L1：https://keras.io/regularizers/ L2：https://keras.io/regularizers/ Dropout：http://jmlr.org/papers/v15...这也有助于防止网络中的梯度爆炸问题，因为权值总是有界的。与L2正则化相反，在你的损失函数中惩罚高权重，这个约束直接正则化你的权重。...这可以帮助你的网络在预测时更有信心。 12 如果你有高度不平衡的数据问题，在训练期间应用类别加权操作。换句话说，给稀少的类更多的权重，但给主要类更少的权重。使用sklearn可以很容易地计算类权重。...外，即在一定的次数后降低学习率，还有另一种方式，我们可以由一些因素减少学习率，如果验证损loss在某些epoch(比如5)停止改善，减小学习率和如果验证损失停止改善在某些epoch(比如10)，停止训练过程
如果您在这些问题（如线性回归或随机森林）中使用标准机器学习方法，那么通常该模型会过拟合具有最高值的样本，以便减少诸如平均绝对误差等度量。...我们现在有一个可以从使用自定义损失函数中获益的预测问题。生成这些图的 R 代码如下所示。 ? Keras 中的损失函数 Keras中包含许多用于训练深度学习模型的有用损失函数。...我们要研究的第一个损失函数是下面定义的均方误差。该函数计算预测值与实际值之间的差值，然后将结果平方 (使所有的值均为正)，最后计算平均值。注意，该函数使用张量进行计算，而不是 Python 原语。...与上述对数函数的另一个区别是，该函数将显式比例的因子应用到数据当中，将房屋价格转换回原始值（5,000 至 50,0000）而不是（5,50）。这是有用的，因为它减少了+1 对预测值和实际值的影响。...深度学习可以成为浅层学习问题的有用工具，因为您可以定义自定义的损失函数，这些函数可能会显著提高模型的性能。这不适用于所有问题，但如果预测问题不能很好地映射到标准损失函数，则可能会有用。
案例 1 这里我们使用一个权重乘以初始像素值。 ? 现在裸眼识别出这是「4」就变得更简单了。但把它交给全连接网络之前，还需要平整化（flatten) 它，要让我们能够保留图像的空间排列。 ?...我们可以看到左边和中间部分，但右边部分看起来不那么清楚。主要是因为两个问题： 1. 图片角落左边和右边是权重相乘一次得到的。 2. 左边仍旧保留，因为权重值高；右边因为略低的权重，有些丢失。...输出层具有类似分类交叉熵的损失函数，用于计算预测误差。一旦前向传播完成，反向传播就会开始更新权重与偏差，以减少误差和损失。 4. 小结 正如你所看到的，CNN 由不同的卷积层和池化层组成。...每个过滤器都会给出不同的特征，以帮助进行正确的类预测。因为我们需要保证图像大小的一致，所以我们使用同样的填充（零填充），否则填充会被使用，因为它可以帮助减少特征的数量。...在该模型中，我只使用了一个卷积层和池化层，可训练参数量为 219,801。如果想知道使用 MLP 在这种情况下会得到多少，你可以通过加入更多卷积和池化层来减少参数的数量。
为了支持更加灵活的模型定义方法，Keras支持以返回值的形式定义网络层结构。以下代码展示了如何使用这种方式定义模型。...x = Dense(1, activation='relu')(input1)# 定义只使用了一个隐藏节点的网络结构的输出层。...若多个输出的损失函数相同，可以只指定一个损失函数。# 如果多个输出的损失函数不同，则可以通过一个列表或一个字典来指定每一个输出的损失函数。...因为输出层output1只使用了一个维度为1的隐藏点，所以正确率只有29.85%。...(0.5).minimize(loss)# 定义正确的预测率作为指标。
损失计算是基于预测值和实际值之间的差异来做的。如果预测值与实际值相差甚远，损失函数将得到一个非常大的数值。 Keras 是一个创建神经网络的库，它是开源的，用 Python 语言编写。...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。...我们有一个为 1 的输入形状，我们使用 ReLU 激活函数（校正线性单位）。 一旦定义了模型，我们就需要定义我们的自定义损失函数。其实现如下所示。我们将实际值和预测值传递给这个函数。...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。...这里的目的是确保模型训练没有任何错误，并且随着 epoch 数的增加，损失逐渐减少。
在这篇文章中，我们将了解如何通过 Keras 深度学习库使用： 多个损失函数 多个输出 正如前面提到的，多标签预测和多输出预测之间存在区别。...注意我们的数据集中不包含红色/蓝色鞋子或黑色裙子/衬衫，但本文所介绍的 Keras 多输出分类方法依然能正确预测这些组合。...这一随机断开连接过程本质上有助于减少过拟合，因为该层中不会有什么单独的节点负责预测一个特定的类别、物体、边缘或角。 接下来是两组 (CONV => RELU) * 2 => POOL 代码块： ?...我们的类别准确度和颜色准确度图最好分开看，所以它们是分开的，但放在同一个图片中。 训练多输出/多损失 Keras 模型 请确保你下载了本文附带的代码和数据集。...现在（1）多输出 Keras 模型和（2）标签二值化器都已经放入了内存，我们可以分类图像了： ?
如上图所示，以Softmax函数作为激活函数，交叉熵损失函数旨在度量预测值（ ）与真实值之间的差距，如下图所示。 ?...例如，如果输入图片是狗，其真实值为 ，但通过深度学习模型，得到的预测值为 。我们的目标就是要让输出的预测值与真实值之间尽可能地靠近。...在模型训练过程中，将模型权重进行迭代调整，以最大程度地减少交叉熵损失。权重的调整过程就是模型训练过程，并且随着模型的不断训练和损失的最小化，这就是机器学习中所说的学习过程。...当模型产生了预测值之后，将对类别的预测概率与真实值（由 或 组成）进行不比较，计算所产生的损失，然后基于此损失设置对数形式的惩罚项。...参考文献 [1].
01：理解LSTM网络及训练方法 LSTM 02：如何为LSTM准备数据 LSTM 03：如何使用Keras编写LSTM LSTM 04：4种序列预测模型及Keras实现 LSTM 05：Keras...这意味着每次将相同的模型拟合到相同的数据时，它可能会给出不同的预测，进而具有不同的总体表现。 8.1.2 评估模型性能 如果数据有限，需要通过评估找出性能最好的模型（调整超参数，使模型性能最好）。...'accuracy'，损失'val_loss'，相应的值是各项指标单值的列表。...有些体系结构适合于某些序列预测问题，尽管大多数体系结构具有足够的灵活性，可以适应您的序列预测问题，但仍要测试您对架构适用性的假设。...此外，在Keras中实施Adam会对每个配置参数使用最佳初始值。
创建和评估，但您必须遵循严格的模型生命周期。...阅读这篇文章后，您将知道： 如何定义、编译、拟合和评估 Keras 中的 LSTM; 如何为回归和分类序列预测问题选择标准默认值。...最常见的优化算法是随机梯度下降，但 Keras 还支持一套其他最先进的优化算法，这些算法在很少或没有配置时运行良好。...predictions = model.predict_classes(X) 与拟合和评估网络一样，提供详细的输出，以给出模型进行预测的进展。...、对整个序列进行预测时网络的均平方误差损失以及每个输入模式的预测。
图像数据保存在 4D 张量中，通常用二维卷积层(Keras 的 Conv2D )来处理 Keras框架具有层兼容性，具体指的是每一层只接受特定形状的输入张量,并返回特定形状的输出张量 layer = layers.Dense...但是，梯度下降过程必须基于单个标量损失值。...可见训练损失每轮都在降低，训练精度每轮都在提升，但验证损失和验证精度并非如此，这是因为我们遇到了过拟合的情况，可以采用多种方法防止过拟合，如增加数据样本，减少训练次数，减少网络参数等 使用训练好的网络对新数据进行预测...这时模型开始学习仅和训练数据有关的模式，但这种模式对新数据来说是错误的或无关紧要的 防止过拟合的方法： 获取更多的训练数据 减小网络大小 防止过拟合的最简单的方法就是减小模型大小，即减少模型中可学习参数的个数...由于这个惩罚项只在训练时添加，所以这个网络的训练损失会比测试损失大很多 如果使用dropout正则化的话，dropout 比率(dropout rate)是被设为 0 的特征所占的比例，通常在 0.2
μ和σ都是在训练过程中计算的，但只在训练后使用（用于替换公式11-3中批输入平均和标准差）。...但除了固定学习率，还有更好的方法：如果你从一个高的学习率开始，然后一旦它停止快速的进步就减少它，你可以比最佳的恒定学习率更快地达到一个好的解决方案。 有许多不同的策略，以减少训练期间的学习率。...) 警告：因为dropout只在训练时有用，比较训练损失和验证损失会产生误导。...特别地，一个模型可能过拟合训练集，但训练和验证损失相近。因此一定要不要带dropout评估训练损失（比如训练后）。...最大范数正则没有添加正则损失项到总损失函数中。相反，只是计算 我们通常通过在每个训练步骤之后计算∥w∥2，并且如果需要的话可以如下剪切W。 ? 减少r增加了正则化的量，并有助于减少过拟合。
即增加“logit差异“，相比于同等的“logit差异”减少，只导致softmax分类交叉熵略微减小。在这种情况下，最小损失应接近0。 2....通过增加方差，当“wrong”logit值大于“right”logit值时，可以用建议的损失函数来减少损失，但增加方差导致的损失减小非常小（<0.1）。...为了在方差增加时获得更显著的损失变化，对损失减少的蒙特卡罗样本，比起那些损失增加的样本，损失函数加权更多。...完全相同的做法，但第一个更简单，只使用numpy，第二个使用额外的Keras层（并获得GPU加速）预测。...为此，将一系列伽玛值应用于测试图像以增加/减少像素强度，以及数据增强的预测结果，如图18所示。 ?
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