1、经典损失函数：分类问题和回归问题是监督学习的两大种类。这一节将分别介绍分类问题和回归问题中使用到的经典损失函数。分类问题希望解决的是将不同的样本分到事先定义到的经典损失函数。...分类问题希望解决的将不同的样本分到事先定义好的类别中。通过神经网络解决多分类问题最常用的方法是设置n个输出节点，其中n为类别的个数。对于每一个样例，神经网络可以得到的一个n为数组作为输出结果。...交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离，它是分类问题中试用版比较广的一种损失函数。交叉熵是一个信息论中的概念，它原本是用来估计平均编码长度的。...Softmax回归本身就可以作为一个学习算法来优化分类结果，但在tensorflow中，softmax回归的参数被去掉了，它只是一层额外的处理层，将神经网络的输出变成一个概率分布。...这三步计算得到的结果是一个nxm的二维矩阵，其中n为一个batch中样例的数量，m为分类的数量。根据交叉熵的公式，应该将每行中的m的结果得到所有样例的交叉熵。
图像分类是机器学习中的一项重要任务。这项任务有很多比赛。良好的体系结构和增强技术都是必不可少的，但适当的损失函数现在也是至关重要的。...例如，在kaggle蛋白质分类挑战赛中（https://www.kaggle.com/c/human-protein-atlas-image-classification），几乎所有的顶级团队都使用不同的损失来训练他们的卷积神经网络...在这篇文章中，我们将会讨论不同的损失函数的适用情况。 Focal loss 如果数据集中有一个稀少的类，那么它对摘要损失的影响很小。...LGM loss https://arxiv.org/pdf/1803.02988文章的作者依靠贝叶斯定理来解决分类任务。引入 LGM 损失作为分类和可能性损失的总和。...Lambda 是一个真正的值，扮演缩放因子的角色。 ? 分类损失通常被表述为交叉熵损损失，但这里概率被后分布所取代： ? ? 分类部分起鉴别作用。但文章中还有一个可能的部分： ?
解决TensorFlow中的UnimplementedError：未实现的操作 摘要 大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。...引言 在深度学习的开发过程中，TensorFlow是一个非常强大的工具。然而，在使用TensorFlow时，我们可能会遇到各种各样的错误，其中之一就是UnimplementedError。...UnimplementedError是TensorFlow中一个常见的错误类型，通常在尝试调用未实现的操作时抛出。这可能是由于使用了不被支持的硬件，或者使用了不支持的TensorFlow版本。...2.2 TensorFlow版本不兼容 某些操作可能只在特定版本的TensorFlow中实现。如果使用了不兼容的版本，也可能会导致这个错误。...如何解决UnimplementedError 3.1 确保硬件支持 首先，确保你的硬件支持你正在尝试运行的操作。
解决TensorFlow中的FailedPreconditionError：未初始化的变量 摘要 大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。...在本文中，我们将深入探讨并解决TensorFlow中的一个常见错误：FailedPreconditionError。这个错误通常与未初始化的变量有关。...引言 在使用TensorFlow进行深度学习模型开发时，FailedPreconditionError是一个常见的错误。它通常发生在尝试使用未初始化的变量时。...正文内容 什么是FailedPreconditionError FailedPreconditionError是TensorFlow中的一个异常，表明您正在尝试使用尚未初始化的变量。...掌握解决这些常见问题的方法，将有助于您在深度学习领域走得更远。 参考资料 TensorFlow官方文档 深度学习中的常见错误与解决方案 希望这篇文章对您有所帮助！
如何建立可预测电影类型的深度学习模型？看看可以在TensorFlow 2.0中使用的一些技术！ ?...它必须是可区分的，以便在神经网络中反向传播错误并更新权重。 评估功能：它应该代表您真正关心的最终评估指标。与损失函数不同，它必须更加直观才能理解模型在现实世界中的性能。...如果它们在多标签分类任务中具有相同的重要性，则对所有标签取平均值是非常合理的。在此根据TensorFlow中的大量观察结果提供此指标的实现。...小批量学习有助于减少训练时的内存复杂性。 TensorFlow数据API：tf.data使构建快速输入管道以训练和评估TensorFlow模型成为可能。...可以冻结预训练的模型，并且在训练过程中仅更新分类图层的权重。 直接为宏F1优化：通过引入宏软F1损失，可以训练模型以直接增加关心的指标：宏F1得分@阈值0.5。
01 开篇 Introduction Tensorflow in R 系列，将分享如何使用R语言在Tensorflow/Keras 框架中训练深度学习模型。...查看 tensorflow 版本 ?...训练时间大概为15分钟 tensorflow神经网络模型的准确度是97% ? ? 09 总结 summary 使用tensorflow 神经网络模型将准确率提高到97%。...可以得到如此高的准确率，主要是图片比较简单。只有0-9的标准数字。对于更加困难的问题。比如在自动驾驶中需要精准的物体识别等问题。将需要更加复杂的神经网络模型。...后续分享： Tensorflow in R 系列(2) :时装分类 Fashion-MNIST image classification with CNN ?
BOSHIDA DC电源模块在传输过程中如何减少能量的损失 DC电源模块是电子设备中常见的电源转换器，它可以将交流电转换成稳定的直流电，并且具有高效能、低功耗、可控性强等优点。...在DC电源模块传输过程中，由于电能的转换过程中会产生一定的能量损失，因此如何减少能量损失，提高转换效率成为一个重要的问题。...我们可以从电源的输入电压、输出电压和输出电流等参数入手，选择具有合理参数配置和稳定性能的电源模块，以减少电能的损失。二、减少传输电路的电阻在DC电源模块的传输过程中，电路的电阻会导致能量的损失。...图片三、合理降低电压电能的损失通常与电路中电压的高低有关，因此，在电路中合理降低电压可以有效地减少电能的损失。我们可以选择合适的降压电路，以尽可能地减少电压对电能转换的影响，从而提高能量传输的效率。...图片综上，DC电源模块在传输过程中如何减少能量的损失，需要从多个方面入手，包括选择合适的电源模块、减少传输电路的电阻、合理降低电压以及使用高效节能的元器件等，以实现能量传输的高效率和低能量损失。
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...3、generalised_dice_loss 再多分类分割任务中类别间也会存在不平衡性的挑战，在这篇文章中《Generalised Dice overlap as a deep learning loss...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
损失函数中为什么要用Log Loss 在使用似然函数最大化时，其形式是进行连乘，但是为了便于处理，一般会套上log，这样便可以将连乘转化为求和，求和形式更容易求偏导，应用到梯度下降中求最优解； 由于...机器学习的分类 机器学习经过几十年的发展，衍生出了很多种分类方法，这里按学习模式的不同，可分为 监督学习 半监督学习 无监督学习 强化学习。...测试集 test.zip，包含12500张未标记的图片文件，文件名格式为“图片id.jpg”，图片id为数字，如1.jpg、11605.jpg。...模型训练及评估 我们需要预先设定损失函数Loss计算得到的损失值，这里选择对数损失函数（Log Loss）作为模型评价指标。...对数损失函数（Log Loss）亦被称为逻辑回归损失（Logistic regression loss）或交叉熵损失（Cross-entropy loss），刻画的是两个概率分布之间的距离，是分类问题中使用广泛的一种损失函数
偏见是AI中公认的难题，在不具代表性的数据集上训练的模型往往是公平的。但要解决这个问题比你想象的要困难得多，特别是在图像分类任务中，种族，社会偏见经常会出现。...它托管在谷歌的数据科学和机器学习社区门户网站Kaggle上。 谷歌脑研究员Pallavi Baljekar在周一早上的算法公平性演示中给出了最新进展。...“图像分类表现在过去几年中已经大幅改善，在某些数据集上几乎超过人类表现”Baljekar说，“但我们想看看模型对真实数据的影响多大。”...2012年进行的另一项研究中，Cognitec公司的人脸识别算法在非洲裔美国人中的表现比识别白人差5%至10%。...最近，众议院监督委员会关于面部识别技术的听证会显示，联邦调查局用于识别犯罪嫌疑人的算法在15％的时间内是错误的。 因此，包容性图像竞赛的目标是激励竞争对手，为数据收集困难的场景开发图像分类器。
该工作是基于当前流行的Transformer实现的，目的是减少Transformer在应用到图像修复过程中的一些信息损失，从而提升模型修复图片的质量。目前论文和代码都已经公开，欢迎大家试用交流。...为了减少计算量，要保证输入Transformer的序列长度在可接受范围内。为此，现有方法会将图片进行下采样，比如从256x256下采样到32x32。...为了避免Transformer中的信息损失，输入到Transformer中的不是离散的token（即索引），而是encoder出来的特征。离散的token只用作Transformer的输出。...这种做法的目的是避免量化引入信息损失。对于每个图片块，Transformer会输出一个概率，这个概率就是图片块对应码本中的特征的概率。在训练阶段，只需要一个简单测交叉熵损失即可。...图8 本文方法与其他方法在ImageNet上的可视化对比 四、总结 本文方法针对图像修复任务设计了一个全新的框架，主要是减少现有方法在利用Transformer进行图像修复时的信息损失问题。
解决方法：降低模型复杂度，可以通过减少模型的层数、减少神经元个数，或者使用正则化方法等。...示例：训练loss不下降原因在图像分类任务中的应用场景在图像分类任务中，我们常常会遇到训练loss不下降的问题。下面将结合实际应用场景，给出相应的示例代码。...损失函数通常用于监督学习任务中，用于评估模型的预测结果与真实值之间的误差。具体来说，损失函数衡量了模型在给定输入下的输出与真实标签之间的差异。...交叉熵损失函数（Cross Entropy）：用于分类任务，计算模型预测值与真实标签之间的差异。在多分类问题中，常用的交叉熵损失函数有Softmax交叉熵损失函数和稀疏交叉熵损失函数。...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。
机器之心报道 机器之心编辑部 我们都知道，谷歌在 2019 年 5 月推出了一种用于图像分类的新模型——EfficientNet，该模型在使用更少参数、消耗更少算力的情况下，达到了目前图像分类 SOTA...谷歌的工程师就发现，一些特定硬件加速器并不能很好地支持 EfficientNet 中的一些运算。...激活函数，这一操作极大地提升了训练后量化的质量 放缩模型尺寸时固定住其 stem 与 head 模块以减少放缩后模型的尺寸与计算量 利用 TensorFlow 模型优化工具包进行训练后量化 得益于 TF...这样就可以将模型大小减少至原来的 1/4，推理速度提升至原来的 2 倍。 下图是 EfficientNet-Lite0 浮点模型与其量化版本在准确度和延迟两个方面的对比情况： ?...在下面的示例中，输出张量范围由-168 到 204： ? 这表明，由于很难将大范围的浮点张量拟合至 8 位整型 bucket，准确度可能已经损失太多了。
正如Chase Roberts在一篇精彩的关于“如何单元测试机器学习代码”的文章中写道，他的挫折源于常见的陷阱： 代码永远不会崩溃、引发异常，甚至变慢。 网络持续训练，损失仍在不断减少。...即使您已经确认模型可以工作，也请尝试在正式训练之前进行一个（或几个）epoch的训练。...2.确认你的模型损失 模型的损失是评估模型性能的主要方式，而模型在评估过程中设置重要的参数，因此您需要确保： 损失适合于当前任务（使用分类交叉熵损失进行多分类问题或使用焦点损失来解决类别不平衡问题...如果您的初始损失远大于1，则可能表明神经网络的权重未平衡（即初始化得较差）或您的数据未正则化。...您可能遇到以下错误： 梯度更新的算式不正确 未应用权重更新 消失或爆炸的梯度 如果您的梯度值是零，这可能意味着优化器中的学习率太小，或者你遇到了上述的错误＃1：不正确的梯度更新算式。
它旨在使深度学习的实现尽可能地简单和迅速，并且是初学者和专业人士进行快速原型设计的首选工具。 主要特点： 简洁易用：Keras的设计哲学是简洁明了，尽可能减少开发者的心智负担。...在我们开始探索Keras的使用之前，首先需要在你的开发环境中安装它。Keras依赖于TensorFlow，所以在安装Keras时，我们通常也会一并安装TensorFlow。...构建一个简单的全连接神经网络： 以下代码示例展示了如何使用Keras构建一个简单的全连接神经网络，用于处理MNIST手写数字分类任务。...猫哥答： 可能是由于网络不稳定导致的，你可以尝试使用国内的镜像源来安装。...解决Keras开发中的Bug总结表格 问题描述 可能原因 解决方法 网络错误 网络不稳定或源不可用 使用国内镜像源 GPU未被使用 未安装GPU版本的TensorFlow 安装tensorflow-gpu
注意：本教程面向TensorFlow 的高级用户，并承担机器学习方面的专业知识和经验。 概观 CIFAR-10分类是机器学习中常见的基准问题。...选择CIFAR-10的原因是它足够复杂，可以大量运用TensorFlow扩展到大型车型的能力。同时，该模型足够小，可以快速训练，这对于尝试新想法和尝试新技术是非常理想的。...可视化 训练，包括输入图像，损失和激活和梯度的分布中的网络活动。 用于计算 学习参数的 移动平均值并在评估期间使用这些平均值以提高预测性能的例程。 执行 学习率计划 ，随着时间的推移系统地减少。...尝试编辑架构以精确地再现顶层中的本地连接的体系结构。 模特训练 训练网络进行N次分类的通常方法是 多项Logistic回归。softmax回归。...练习：在进行实验时，有时令人烦恼的是，第一个训练步骤可能需要很长时间。尝试减少最初填满队列的图像数量。
这些调整是培训的一个关键组成部分：在每次通过网络后，我们会略微调整权重以尝试减少损失。较大的学习速率可以更快地收敛，但也有可能在更新时超过最佳值。...TensorFlow程序中流行的损失函数选择是交叉熵，也称为对数损失，它量化了两个概率分布（预测和标签）之间的差异。完美的分类将导致交叉熵为0，并且损失完全最小化。...第5步 - 培训和测试 训练过程包括通过图形提供训练数据集并优化损失函数。每当网络迭代一批更多的训练图像时，它就会更新参数以减少损失，以便更准确地预测所显示的数字。...该过程涉及四个步骤，这些步骤重复一定次数的迭代： 通过网络传播价值 计算损失 通过网络向后传播值 更新参数 在每个训练步骤中，稍微调整参数以尝试减少下一步的损失。...随着学习的进展，我们应该看到损失减少，最终我们可以停止培训并使用网络作为测试新数据的模型。
它使普通的深度学习任务（如分类和回归预测建模）可供希望完成任务的普通开发人员使用。 在本教程中，您将找到使用tf.keras API在TensorFlow中开发深度学习模型的分步指南。...如果TensorFlow未正确安装或在此步骤上引发错误，则以后将无法运行示例。 创建一个名为versions.py的新文件，并将以下代码复制并粘贴到该文件中。...这可能包括以下消息：您的硬件支持TensorFlow安装未配置为使用的功能。...(optimizer=opt, loss='binary_crossentropy') 三种最常见的损失函数是： ' binary_crossentropy '用于二进制分类。...这应该是训练过程中未使用的数据，以便在对新数据进行预测时，我们可以获得模型性能的无偏估计。 模型评估的速度与您要用于评估的数据量成正比，尽管它比训练要快得多，因为模型没有改变。
在本教程中，您将学习在训练自己的自定义深度神经网络时，验证损失可能低于训练损失的三个主要原因。 我的验证损失低于训练损失！ 怎么可能呢？ 我是否意外地将训练和验证loss绘图的标签切换了？ 潜在地。...我只是因为太疲倦而无法理解我的大脑吗？也很有可能。我一生中的睡眠时间不多，很容易错过一些明显的事情。 但是，事实证明，上述情况都不是——我的验证损失确实比我的训练损失低。...现在让我们深入探讨三个原因来回答这个问题：“为什么我的验证loss比训练loss低？“。 原因1：在训练中应用正则化，但在验证/测试中未应用正则化 ?...减少申请的dropout数量。 增加模型容量（即，使其更深）。 您还应该尝试以更高的学习率进行训练，因为您可能对此过于保守。 总结 今天的教程深受作者AurélienGeron的以下推文启发。...尝试减少正则化约束，包括增加模型容量（即通过更多参数使其更深），减少dropout，降低L2权重衰减强度等。 希望这有助于消除对为什么您的验证损失可能低于培训损失的困惑！
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