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
来源：计算机视觉与机器学习作者丨小可乐大魔王@知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/378822530本文约2800字，建议阅读5分钟文章总结了如何针对应用场景选择合适损失函数、...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...以 y-f(x) 为横坐标，MAE 为纵坐标，绘制其损失函数的图形： MAE 的曲线呈 V 字型，连续但在 y-f(x)=0 处不可导，计算机求导比较难。
说明：一般情况下我们对GAN的训练都是在第 4 步测量生成器损失并调整其参数以及鉴别器，这样可以跳过第 5 步和第 6 步，节省时间和计算机资源。...由于GAN架构是由两个同时训练的网络组成的，我们必须计算两个指标:生成器损失和鉴别器损失。...如果需要计算总损失还要添加上生成器相关的部分。 3、生成器损失函数 生成器只参与表达式 E(log(1-D(G(z))) 的第二项，而第一项保持不变。...如果一个损失的目标是最小化，另一个是最大化，得到了一个高错误率我们也不知道是好是坏，因为两个目标的方向是不一样的。...在实际应用中生成器损失函数进行了修改，进行了对数操作。这一修改也有助于计算模型的总损失函数。 总损失= D损失+ G损失。并且为了进行总损失得计算还进行了修改以保证方向和取值得范围都是相同的。
今天度过了求知的一天，求知的快乐就是这么朴实无华且枯燥。 今天同事问了我一个问题，为什么plink计算的pca和GCTA计算得不一样？然后就引出的今天的查看说明文档，也证明了世界上就怕认真二字。...2，GCTA计算PCA时，中间要构建G矩阵，G矩阵构建的方法有两种： yang # 作者的方法，默认的方法 VanRaden #GS中GBLUP构建的G矩阵方法 两种方法计算PCA的代码： system...手动证明（自己编写代码验证） 使用R包的函数证明 有一个包叫AGHmatrix包，里面有个Gmatrix，它构建矩阵时可以选择构建的方法： 结果证明了两者确实不一样。...推荐用Yang的方法构建G矩阵，得到的PCA结果。也就是plink的--pca的结果，同样也是gcta默认的计算PCA的参数，--make-grm-alg 0。 8，为什么要用GCTA计算PCA？...也可以用plink的--kinship计算yang的G矩阵，然后手动计算PCA，这样就可以计算百分比了，计算代码： # 计算特征值和特征向量 re = eigen(Gmat) # 计算解释百分比 por
第一个分类为什么是1呢，因为我们确定了盒子就确定了球的颜色，整个系统是非常有序的，需要表达的信息量和表达盒子的信息量是一样的。...条件熵 H(Y|X) 定义为 X 给定条件下 Y 的条件概率分布的熵对 X 的数学期望： 我们再对上面的两种分类计算一下条件熵： 第一次的： H(Y|X) = -0.5log(1) - 0log(0...交叉熵损失函数计算 有三种可预测类别：猫、狗、猪。...现在我们利用这个表达式计算上面例子中的损失函数值： 模型1： 对所有样本的loss求平均： 模型2： 对所有样本的loss求平均： FL的关键概念 数据隐私:适用于敏感或隐私数据应用。...and compile it inputs = tf.keras.Input(shape=(10,)) outputs = tf.keras.layers.Dense(2, activation=
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...极大似然估计中取对数的原因：取对数后，连乘可以转化为相加，方便求导，这是因为对数函数的求导更加简单，对数函数的导数比原函数更容易计算和优化；除此之外对数函数 ln为单调递增函数，不会改变似然函数极值点。...为什么对数可以将乘法转化为加法？...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
例如：float result = num + 2.5;（3）输出float类型的变量：可以使用printf或者cout函数来输出float类型的变量。...二、为什么会出现float相加精度损失？浮点数在计算机内部是以二进制表示的，但是很多十进制小数无法完全用二进制精确表示，因此在进行浮点数的加减乘除等运算时，可能会出现一定程度的精度损失。...同时，在实际应用中，还需要合理设计算法，尽量减少累加次数，以降低误差累积的风险。三、如何减少float相加精度损失？在进行浮点数相加时，精度损失是不可避免的，但可以通过一些方法来尽可能地减少精度损失。...这也说明了在进行浮点数计算时需要注意精度损失的问题。...减少float相加精度损失的方法可以提高计算结果的准确性。在实际工作中要根据具体情况选择合适的数值计算方法。
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。...mse = tf.keras.losses.MeanSquaredError() def mse_kd_loss(teacher_logits, student_logits): return...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。...原始logits可以捕获噪声，而一个小模型可能无法很好的拟合。这就是为什么为了使这个损失函数很好地适合蒸馏状态，学生模型需要更大一点。...训练学生模型 使用了MSE的损失，我们可以看到验证精度大幅下降到~56%。同样的损失也出现了类似的情况，这表明需要进行正则化。 ?
逻辑回归反向传播伪代码； 大家可以思考下能不能回答/推导出，但这次讨论的问题是： 为什么逻辑回归损失函数是交叉熵？ 初看这个问题感觉很奇怪，但是其中的知识包含了LR的推导与理解。...首先假设两个逻辑回归的两个条件概率： ? 学习时，采用极大似然估计来估计模型的参数，似然函数为： ? 对数似然函数（采用对数似然函数是因为上述公式的连乘操作易造成下溢）为： ?...再将其改为最小化负的对对数似然函数： ? 如此，就得到了Logistic回归的损失函数，即机器学习中的「二元交叉熵」（Binary crossentropy）： ?...简单来说，「KL散度是衡量两个概率分布的差异」。 逻辑回归模型最后的计算结果（通过sigmoid或softmax函数）是各个分类的概率（可以看做是各个分类的概率分布）。...因为交叉熵越大，KL散度越大，也可以用交叉熵来衡量两个概率分布之间的距离，所以逻辑回归使用交叉熵作为逻辑回归的损失函数。
文章目录： 一.为什么要使用Keras 二.安装Keras和兼容Backend 1.如何安装Keras 2.兼容Backend 三.白话神经网络 四.Keras搭建回归神经网络 五.总结 代码下载地址...- https://blog.csdn.net/eastmount 一.为什么要使用Keras Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库，可以作为Tensorflow、Microsoft-CNTK...最终每一次的一点点，累加上千万次的训练，就会朝正确的方向上迈出一大步。 最后到验收结果的时候，给计算机再次显示猫的图片时，它就能正确预测这是一只猫。 激励函数是什么东东？...接着再进一步看看神经网络是怎么训练的。原来在计算机里每一个神经元都有属于它的激励函数（Active Function），我们可以利用这些激励函数给计算机一个刺激行为。...搭建模型并选择损失函数(loss function)和优化方法(optimizing method)。
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...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。...mean_squared_error（平方差误差损失，用于回归，简写为 mse, 类实现形式为 MeanSquaredError 和 MSE） mean_absolute_error (绝对值误差损失，..., 类实现形式为 MeanAbsolutePercentageError 和 MAPE) Huber(Huber损失，只有类实现形式，用于回归，介于mse和mae之间，对异常值比较鲁棒，相对mse有一定的优势...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。
., metrics=['mse']) 列出的具体指标可以是Keras函数的名称（如mean_squared_error）或这些函数的字符串别名（如' mse '）。...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。...如下所示，使用均方对数误差（mean_squared_logarithmic_error，MSLE或msle）损失函数作为度量标准： model.compile(loss='mse', optimizer...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。...从这个例子以及其他损失函数和性能评估指标可以看出：需要使用后端提供的标准数学函数来计算我们感兴趣的性能评估指标。
., 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。...，MSLE或msle）损失函数作为度量，如下所示： model.compile(loss='mse', optimizer='adam', metrics=['msle']) Keras分类度量 以下是可以在...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。
我已经为下面的每个损失函数定义了我们将遵循的步骤： 写出预测函数f(X)的表达式，并确定我们需要找到的参数 确定每个训练样本计算得到的损失 找到成本函数(所有样本的平均损失)的表达式 找到与每个未知参数相关的成本函数的梯度...相应的成本函数是这些平方误差的平均值(MSE)。...让我们再谈谈MSE损失函数，它是一个二次函数(形式为ax^2+bx+c)，并且值大于等于0。二次函数的图形如下图所示： ? 二次函数仅具有全局最小值。由于没有局部最小值，所以我们永远不会陷入它。...MSE损失函数通过平方误差来惩罚模型犯的大错误。把一个比较大的数平方会使它变得更大。但有一点需要注意，这个属性使MSE成本函数对异常值的健壮性降低。...请注意，发散函数不对称。即： ? 这就是为什么KL散度不能用作距离度量的原因。 我将描述使用KL散度作为损失函数而不进行数学计算的基本方法。
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。...下面是两个最常用的： 均方误差 均方误差（MSE）测量误差平方的平均值。它是预测值和实际值之间的平均平方差。...什么是自定义损失函数？ ---- 对于不同的损失函数，计算损失的公式有不同的定义。在某些情况下，我们可能需要使用 Keras 没有提供的损失计算公式。...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。...因此，当我们的损失值变得非常大并且计算变得非常昂贵时，我们可以使用这种定制的损失函数。 在这里，我们从这个函数返回一个标量自定义损失值。
）和Keras MLP结构 每个MLP模型由一个输入层、几个隐藏层和一个输出层组成 每层神经元的数目不受限制 具有一个隐藏层的MLP- 输入神经元数：3 - 隐藏神经元数：4 - 输出神经元数：2 回归任务的...MLP 当目标（「y」）连续时 对于损失函数和评估指标，通常使用均方误差（MSE） from tensorflow.keras.datasets import boston_housing (X_train...” 文件编号：https://keras.io/datasets/ 1.创建模型 Keras模型对象可以用Sequential类创建 一开始，模型本身是空的。...模型应在培训前“编译” 应指定损失类型（函数）和优化器 文档（优化器）：https://keras.io/optimizers/ 文档（损失）：https://keras.io/losses/ from...model.fit(X_train, y_train, batch_size = 50, epochs = 100, verbose = 1) 3.评估 Keras模型可以用evaluate（）函数计算
(), lr=learning_rate) 我们上面创建的神经网络是一个类，所以我们实例化一个对象model，然后定义损失函数为mse，优化器为随机梯度下降并设置学习率 模型训练 # 创建随机输入数据和目标数据...，然后定义训练轮次为100次，然后前向传播数据集，计算损失，再优化，如此反复 输入格式 关于输入格式是很多人在实战中容易出现问题的，对于pytorch创建的神经网络，我们的输入内容是一个torch张量，...mse', optimizer='sgd') 非常简单，只需要这一行代码 ，设置损失函数为mse，优化器为随机梯度下降 模型训练 模型的训练也非常简单 # 训练模型 model.fit(input_data..., target_data, epochs=100) 因为我们已经编译好了损失函数和优化器，在fit里只需要输入数据，输出数据和训练轮次这些参数就可以训练了 输入格式 对于Keras模型的输入，我们要把它转化为...，同时，pytorch还采用动态计算图，使得模型的结构可以在运行时根据输入数据动态调整，但这个特点我还没有接触到，之后可能会详细讲解 结语 Keras和Pytorch都各有各的优点，请读者根据需求选择，
我已经为下面的每个损失函数定义了我们将遵循的步骤： 写出预测函数f(X)的表达式，并确定我们需要找到的参数 确定每个训练样本计算得到的损失 找到成本函数(所有样本的平均损失)的表达式 找到与每个未知参数相关的成本函数的梯度...相应的成本函数是这些平方误差的平均值(MSE)。...MSE损失函数通过平方误差来惩罚模型犯的大错误。把一个比较大的数平方会使它变得更大。但有一点需要注意，这个属性使MSE成本函数对异常值的健壮性降低。...为了计算概率p，我们可以使用sigmoid函数。这里，z是我们输入功能的函数： ? sigmoid函数的范围是[0,1]，这使得它适合于计算概率。 ?...请注意，发散函数不对称。即： ? 这就是为什么KL散度不能用作距离度量的原因。 我将描述使用KL散度作为损失函数而不进行数学计算的基本方法。
具体而言，网络层、损失函数、优化器、初始化策略、激活函数、正则化方法都是独立的模块，你可以使用它们来构建自己的模型。 c）易扩展性：添加新模块超级容易，只需要仿照现有的模块编写新的类或函数即可。...） 唯一的区别就是表示通道个数3的位置不一样。...为什么需要转换呢？ ? 如上图，训练集(60000,28,28)作为输入，就相当于一个立方体，而输入层从当前角度看就是一个平面，立方体的数据流怎么进入平面的输入层进行计算呢？...这个模型是总共有只要一层，1个输入和一个输出,建立好神经网络后，选择损失函数和优化器。...，在当前的例子中，批次的训练次数达到1300次左右基本上已经达到损失函数能够达到的最好的结果了，在增加次数也增加了不了精度。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
