sparse_categorical_crossentropy()缺少两个必需的位置参数：“y_true”和“y_pred”

sparse_categorical_crossentropy()是一种常用的损失函数，用于多分类问题中。它是交叉熵损失函数的一种变体，适用于标签是整数形式的情况。

该函数的两个必需的位置参数是“y_true”和“y_pred”。其中，“y_true”是真实的标签值，通常是一个整数数组，表示样本的真实类别。而“y_pred”是模型预测的标签值，通常是一个概率分布数组，表示样本属于各个类别的概率。

sparse_categorical_crossentropy()的计算方式是将“y_true”转换为独热编码形式，然后计算交叉熵损失。它的优势在于可以处理多分类问题，并且不需要手动进行独热编码的转换。

应用场景： sparse_categorical_crossentropy()适用于多分类问题，例如图像分类、文本分类等。在这些问题中，标签通常是整数形式，而不是独热编码形式。

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, y_pred, sample_weight=None): """ 基于update_state方法实现状态更新逻辑 y_true：真实值...y_pred：预测值 """ y_true = tf.one_hot(y_true, depth=tf.shape(y_pred)[1]) # 编码...mse = tf.reduce_sum(tf.square(y_true - y_pred)) # mse求解 self.mse_sum.assign_add(mse) # 对mse的累计求和...keras.callbacks.ModelCheckpoint( filepath="checkpoint_path.keras", # 模型文件保存路径 monitor="val_loss", # 两个参数的含义...指标API的实现：目标值和预测值组成的批量调用update_state(y_true, y_pred)，然后使用result方法查询当前指标值。

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Focal Loss 论文理解及公式推导

RCNN 的 two-stage 方法，对候选目标位置再采用分类器处理....而，one-stage 目标检测器是对所有可能的目标位置进行规则的(regular)、密集采样，更快速简单，但是精度还在追赶 two-stage 检测器....Keras 实现 keras-focal-loss 基于 Keras 和 TensorFlow 后端实现的 Binary Focal Loss 和 Categorical/Multiclass Focal...主要设计两个参数：alpha 和 gamma....epsilon) # Calculate p_t p_t = tf.where(K.equal(y_true, 1), y_pred, 1-y_pred)

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机器学习-07-分类回归和聚类算法评估函数及案例

许多metrics并没有给出在scoring参数中可配置的字符名，因为有时你可能需要额外的参数，比如：fbeta_score。这种情况下，你需要生成一个合适的scorer对象。...第一个典型的用例是，将一个库中已经存在的metrics函数进行包装，使用定制参数，比如对fbeta_score函数中的beta参数进行设置： from sklearn.metrics import fbeta_score...一些额外的参数：比如f1_score中的bata或labels。...假设当前推荐item的个数为N个，我们把这N个item的相关分数进行累加，就是当前用户的累积增益: 显然CG不考虑不同位置对排序效果的影响，所以在此基础上引入位置影响因素，即DCG（折损累计增益...），位置靠后的结果进行加权处理：推荐结果的相关性越大，DCG越大，推荐效果越好。

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解决Keras 自定义层时遇到版本的问题

（以下默认为分类处理） #losses.py #y_true是分类的标签，y_pred是分类中预测值（这里指，模型最后一层为softmax层，输出的是每个类别的预测值） def mean_squared_error...K.mean(K.square(K.maximum(1. - y_true * y_pred, 0.)), axis=-1) 这里面简单的来说，y_true就是训练数据的标签，y_pred就是模型训练时经过...,y_pred)，y_true代表标签（类别），y_pred代表模型的输出 #（如果是模型中间层输出，即代表特征，如果模型输出是经过softmax就是代表分类预测值） #其他有需要的参数也可以写在里面...，这里面使用两个损失函数，total_loss对应的是fc2层输出的特征 #categorical_crossentropy对应softmax层的损失函数 #loss_weights两个损失函数的权重...model.fit()中x，y两个参数维度相同 #dummy1的维度和fc2层输出的feature维度相同，y_train和softmax层输出的预测值维度相同 #validation_data验证数据集也是如此

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利用python中的matplotlib打印混淆矩阵实例

通过混淆矩阵, 可以很容易看出系统是否会弄混两个类, 这也是混淆矩阵名字的由来....如果 labels 为 None, scikit-learn 会把在出现在 y_true 或 y_pred 中的所有值添加到标记列表 labels 中, 并排好序....如果 num_classes 参数为 None, 则把 labels 和 predictions 中的最大值 + 1, 作为num_classes 参数值. tf.confusion_matrix 的...weights 参数和 sklearn.metrics.confusion_matrix 的 sample_weight 参数的含义相同, 都是对预测值进行加权, 在此基础上, 计算混淆矩阵单元的值....() op = tf.confusion_matrix(y_true, y_pred) op2 = tf.confusion_matrix(y_true, y_pred, num_classes=6,

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机器学习 Fbeta-Measure 指标详解

的F值被计算为的精确度和召回的调和平均，每一种有相同的加权。它允许使用单个分数同时考虑精度和召回来评估模型，这在描述模型的性能和比较模型时很有帮助。所述Fbeta是F值增加了β的配置参数的概括。...F-Measure 或 F-Score 提供了一种将精度和召回率结合到一个能够同时捕获这两个属性的度量中的方法 image.png 这是两个精确率和召回率的调和平均值。...F-measure 的直觉是这两个度量在重要性上是平衡的，只有良好的精度和良好的召回率共同导致良好的 F-measure。...beta 参数的三个常见值如下： F0.5-Measure (beta=0.5)：在精度上的权重更大，召回的权重更小。 F1-Measure (beta=1.0)：平衡准确率和召回率的权重。...函数将“ beta ”参数设置为 1.0来确认这个计算.下面列出了完整的示例。

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机器学习项目流程及模型评估验证

4.9日到现在一直在做Udacity的P1项目——波士顿房价预测。这个项目让我收获最大的就是理清了机器学习解决问题的整体流程，搭起一个框架，学会了寻找模型的最优参数以及模型的评估和验证方法。...网格搜索和交叉验证在Udacity的Reviewer督促下，终于搞懂了网格搜索和交叉验证以及它们是如何工作的。...机器学习的很多算法需要寻找最优参数，进行模型改进，网格搜索可以找到算法的最有参数。...网格搜索会遍历传入的参数字典中参数的所有可能情况，根据传入的scoring对参数进行打分，返回一个网格搜索类的对象，至于要用该对象的哪个值就视需要而定了。...网格搜索结合交叉验证的思路就是：把网格搜索找到的所有参数在k份验证集上跑一遍，将分数最好的作为最优参数。用交叉验证最大的好处就是不碰测试集。

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机器学习项目流程及模型评估验证

我之前一直在做Udacity的P1项目——波士顿房价预测。这个项目让我收获最大的就是理清了机器学习解决问题的整体流程，搭起一个框架，学会了寻找模型的最优参数以及模型的评估和验证方法。...机器学习有分类问题和回归问题两大类，这两类有不同的性能指标，分类问题的指标有accuracy、precision、recall、F1分数；回归问题有误差指标和分数指标，其中误差指标包括平均绝对误差和均方误差...网格搜索和交叉验证在Udacity的Reviewer督促下，终于搞懂了网格搜索和交叉验证以及它们是如何工作的。机器学习的很多算法需要寻找最优参数，进行模型改进，网格搜索可以找到算法的最有参数。...网格搜索会遍历传入的参数字典中参数的所有可能情况，根据传入的scoring对参数进行打分，返回一个网格搜索类的对象，至于要用该对象的哪个值就视需要而定了。...网格搜索结合交叉验证的思路就是：把网格搜索找到的所有参数在k份验证集上跑一遍，将分数最好的作为最优参数。用交叉验证最大的好处就是不碰测试集。

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准确率、精确率、召回率、F1-score

你也可以把P和N分别理解为二分类中的1-0 TP：实际为正，预测为正的样本数量 FP：实际为负，预测为正的样本数量 FN：实际为正，预测为负的样本数量 TN：实际为负，预测为负的样本数量另外 TP+FP..., 1, 3] print(accu(y_true, y_pred)) # 0.5 print(accu(y_true, y_pred, normalize=False)) # 2 # normalize...，列表示标签（每个样本具有两个标签，这两个标签共同确定样本类别）。...) # 0.22222 print(ps(y_true, y_pred, average=None)) # [0.6666 0. 0.] average的参数可选值有None, binary(默认),...Recall和Precision只有计算公式不同，它们average参数的计算方式都是相同的，这里不再赘述 F1-score F1-score是精确率和召回率的加权平均值，计算公式为 $$ F1-score

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Focal Loss --- 从直觉到实现

FL是这么定义的：这里有个超参数 ; 直观来看，越大打压越重。..., y_pred): # y_true 是个一阶向量, 下式按照加号分为左右两部分 # 注意到 y_true的取值只能是 0或者1 (假设二分类问题)，可以视为“掩码”...# 加号左边的 y_true*alpha 表示将 y_true中等于1的槽位置为标量 alpha # 加号右边的 (ones-y_true)*(1-alpha) 则是将等于...0的槽位置为 1-alpha ones = K.ones_like(y_true) alpha_t = y_true*alpha + (ones-y_true)*(1-alpha...) # 类似上面，y_true仍然视为 0/1 掩码 # 第1部分 `y_true*y_pred` 表示将 y_true中为1的槽位置为 y_pred对应槽位的值

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机器学习 | 简单而强大的线性回归详解

如果使用平方和，不仅可以避免正负抵消的缺陷，而且整体的误差分布不变，所以一般使用平方和做损失函数。其中是样本对应的真实标签， (即)是样本在一组参数下的预测标签。...多元线性回归的参数求解最小二乘法通过最小化真实值和预测值之间的RSS来求解参数的方法叫做最小二乘法。...算法过程 1，初始化向量的值，即，将其带入得到当前位置的梯度； 2，当前梯度乘以步长，得到从当前位置下降的距离； 3，更新得到新表达式 4，重复以上步骤，直到更新到，直至触发停止条件...y_true, y_pred) 1.0 >>> y_true = [1, 2, 3] >>> y_pred = [2, 2, 2] >>> r2_score(y_true, y_pred) 0.0 >>...优化目标 SSE（RSS）算法求解最小二乘法：通过最小化真实值和预测值之间的RRS（残差平方和）来求解参数的方法。

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【tensorflow2.0】评价指标metrics

自定义评估指标需要接收两个张量y_true,y_pred作为输入参数，并输出一个标量作为评估值。...和y_pred都为类别序号编码) Precision (精确率，用于二分类，Precision = TP/(TP+FP)) Recall (召回率，用于二分类，Recall = TP/(TP...，用于二分类，直观解释为随机抽取一个正样本和一个负样本，正样本的预测值大于负样本的概率) CategoricalAccuracy（分类准确率，与Accuracy含义相同，要求y_true(label...KS指标就是正样本和负样本累积分布曲线差值的最大值。...@tf.function def ks(y_true,y_pred): y_true = tf.reshape(y_true,(-1,)) y_pred = tf.reshape(y_pred

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损失函数

注意Pytorch中内置的损失函数的参数和tensorflow不同，是y_pred在前，y_true在后，而Tensorflow是y_true在前，y_pred在后。...这种方法和直接使用nn.CrossEntropyLoss等价。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_pred，y_true作为输入参数，并输出一个标量作为损失函数值。...，自定义损失函数自定义损失函数接收两个张量y_pred,y_true作为输入参数，并输出一个标量作为损失函数值。...它有两个可调参数，alpha参数和gamma参数。其中alpha参数主要用于衰减负样本的权重，gamma参数主要用于衰减容易训练样本的权重。从而让模型更加聚焦在正样本和困难样本上。...weight_decay参数可以设置参数在训练过程中的衰减，这和L2正则化的作用效果等价。

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