TensorFlow2.0（5）：张量限幅 TensorFlow2.0（6）：利用data模块进行数据预处理 TensorFlow2.0（7）：4种常用的激活函数 1 均方差损失函数：MSE...，对于分类问题，特别是目标输出为One-hot向量的分类任务中，下面要说的交叉熵损失函数就要合适的多。...2 交叉熵损失函数 交叉熵（Cross Entropy）是信息论中一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性信息，交叉熵越小，两者之间差异越小,当交叉熵等于0时达到最佳状态，也即是预测值与真实值完全吻合...在TensorFlow中，计算交叉熵通过tf.losses模块中的categorical_crossentropy()方法。...，不过可以通过softmax函数转换为概率形式输出，然后计算交叉熵，但有时候可能会出现不稳定的情况，即输出结果是NAN或者inf，这种情况下可以通过直接计算隐藏层输出结果的交叉熵，不过要给categorical_crossentropy
损失函数 在早年的时候，深度学习这个概念并没有从机器学习当中单独拆分出来，神经网络也是机器学习模型的一种，也是一个部分。只是后来由于神经网络在很多方面的表现非常出色，远远胜过了传统模型。...尤其是AlphaGo战胜了李世石之后，引来了外界大量的关注，从而得到了迅猛的发展。 既然神经网络也是机器学习的一个部分，那么神经网络模型同样需要损失函数。...损失函数的作用是量化模型当前的性能，由于是程序执行，我们需要有一个明确的指标告诉我们模型的能力究竟如何。另外模型训练也需要一个学习的目标，缩小损失函数就是模型学习的目标。...深度学习常用的损失函数也是两种，和机器学习一样，我们简单复习一下： 均方差 均方差一般用来回归模型，它可以写成： 这里的k表示样本的维度， 表示的是样本第k维的真实值，而 模型在k维度上的输出。...那么求梯度就是必须的，大家可能会感到疑惑，我们数学上来求导求梯度是非常方便的，但是在程序当中我们如何实现这个功能呢？
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...或者 from keras import losses model.compile(loss=losses.mean_squared_error, optimizer='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。...，你的目标值应该是分类格式 (即，如果你有10个类，每个样本的目标值应该是一个10维的向量，这个向量除了表示类别的那个索引为1，其他均为0)。
来源：DeepHub IMBA 本文约2300字，建议阅读5分钟 本文详细解释了GAN优化函数中的最小最大博弈和总损失函数是如何得到的。...生成对抗网络(GANs)近年来在人工智能领域，尤其是计算机视觉领域非常受欢迎。...然而但是GAN今天仍然是一个广泛使用的模型)。 本文详细解释了GAN优化函数中的最小最大博弈和总损失函数是如何得到的。...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。...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。
生成对抗网络(GANs)近年来在人工智能领域，尤其是计算机视觉领域非常受欢迎。...然而但是GAN今天仍然是一个广泛使用的模型) 本文详细解释了GAN优化函数中的最小最大博弈和总损失函数是如何得到的。...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。...因为在本质上这两种优化方法是相同的，我们可以在图中看到： 论文中使用的生成器损失函数是: 在实际使用时，编写生成器损失函数通常采用上述公式的负数形式，目的不是使函数最大化而是使其最小化。...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。
上一篇介绍了回归任务的常用损失函数，这一次介绍分类任务的常用损失函数 深度学习中的损失函数 一.分类任务 与回归任务不同，分类任务是指标签信息是一个离散值，其表示的是样本对应的类别，一般使用...one-hot的中文释义为独热，热 的位置对应于向量中的1，所以容易理解独热的意思是指向量中只有一个位置为1，而其他位置都为0。...上熵的均值 output = tf.reduce_mean(output) 2.铰链损失 Hinge loss最初在SVM中提出，通常用于最大化分类间隔，铰链损失专用于二分类问题，核心思想是着重关注尚未分类的样本...，对于已经能正确分类的样本即预测标签已经是正负1的样本不做惩罚，其loss为0，对于介于-1~1的预测标签才计算损失。...label + pred) / 2, name='js1') \ + 0.5 * Loss.kl_div(pred, (label + pred) / 2, name='js2') 在实际应用中
用户可以通过编写PyTorch函数来指定约束，Pylon将这些函数编译成可微分的损失函数，使得模型在训练过程中不仅拟合数据，还能满足特定的约束条件。...Pylon提供了精确和近似的编译器，使用模糊逻辑、抽样方法和逻辑电路等技术来高效计算损失，支持复杂模型和约束。...在Pylon框架中，通过约束函数（Constraint Function）定义约束条件，它是一种特殊的Python函数，用于表达和实施模型训练过程中的特定约束。...4、可微分：在Pylon框架中，约束函数被编译成可微分的损失函数，这样可以通过标准的梯度下降算法来优化模型参数，以最大化满足约束的概率。...5、结构利用：Pylon框架会分析约束函数的结构，寻找是否有已知的结构模式，如逻辑运算，以便更高效地计算损失，或者使用近似方法来处理复杂的约束。
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。...这一行代码包含了4个不同的tensorflow运算。通过tf.clip_by_value函数可以将一个张量中的是数值限制在一个范围之内，这样就可以避免一些运算错误(比如log0是无效的)。...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。...在只有一个正确答案的分类问题中，tensorflow提供了tf.nn_space_softmax_cross_entropy_with_lofits函数进一步加速计算过程。...[1.0193495, 1.04280889]，也就是说得到的预测函数时1.02x1+1.04x2，这要比x1+x2大，因为在损失函数中指定预测少了的损失更大(loss_less>loss_more)。
下面的范例使用TensorFlow的中阶API实现线性回归模型。 TensorFlow的中阶API主要包括各种模型层，损失函数，优化器，数据管道，特征列等等。...[Op:__inference_train_302016] Function call stack: train -> train 这里出现了一个问题，我是在谷歌colab上使用gpu进行运行的，会报这个错误
总第121篇 前言 在机器学习中，同一个数据集可能训练出多个模型即多个函数（如下图所示，同样的数据集训练出三种不同的函数）,那么我们在众多函数中该选择哪个函数呢？...2.平方损失函数 平方损失就是线性回归中的残差平方和，常用在回归模型中，表示预测值（回归值）与实际值之间的距离的平方和。...3.绝对损失函数 绝对损失与平方损失类似，也主要用在回归模型中，表示预测值与实际值之间的距离。...5.对数损失函数 对数损失函数主要用在逻辑回归中，在逻辑回归模型中其实就是预测某个值分别属于正负样本的概率，而且我们希望预测为正样本的概率越高越好。...6.Hinge损失函数 Hinge损失主要用在SVM算法中，具体公式如下： 形状比较像合页，又称合页损失函数 Yi表示样本真实分类，Yi=-1表示负样本，Yi=1表示正样本，Yi~表示预测的点到分离超平面的距离
a 推 导 损 失 函 数 的 梯 度 在上一小节中，我们详细推导出了逻辑回归的损失函数，在最后提到了逻辑回归的损失函数并没有数学解析解（不能通过公式代入样本和标签直接求出最终的θ），只能使用诸如梯度下降法这种迭代求解的方式来找到使得损失函数...使用梯度下降法求解损失函数的最优解，需要求出损失函数J(θ)关于θ向量中每个维度的导数。...接下来就来具体的看一看损失函数J(θ)对θ向量中某一个维度θj的求导结果是怎样的？ ? ▲计算J(θ)的梯度 对上面这个比较复杂的损失函数J(θ)求导，可能比较难处理的部分就是Sigmoid函数了。...由于最后肯定是基于链式法则来求解最后的导数，在最后肯定是要计算Sigmoid函数的导数的，因此这里先不直接对整个损失函数J(θ)求导，先来看看Sigmoid函数的导数（此时只是单独求解Sigmoid函数的导数...▲逻辑回归梯度的向量化表示 有了逻辑回归损失函数的梯度，在梯度下降法的框架下可以非常容易的迭代搜索出使得损失函数J(θ)最小的θ解。
在《神经网络中常见的激活函数》一文中对激活函数进行了回顾，下图是激活函数的一个子集—— 而在神经网络领域中的另一类重要的函数就是损失函数，那么，什么是损失函数呢？...在机器学习中，损失函数是代价函数的一部分，而代价函数是目标函数的一种类型。在应用中，损失函数通常作为学习准则与优化问题相联系，即通过最小化损失函数求解和评估模型。...在孪生神经网络（siamese network）中，其采用的损失函数是contrastive loss，这种损失函数可以有效的处理孪生神经网络中的paired data的关系，形式上并不一定是两个Net...在损失函数中引入 δ 项，使 MSE 向 MAE 的转变趋于平滑。...其下降速度介于MAE与MSE之间，弥补了MAE在Loss下降速度慢的问题，而更接近MSE。 小结 在神经网络中，损失函数是神经网络的预测输出与实际输出之间差异的度量，计算当前输出和预期输出之间的距离。
R中gsub替换函数的参数如下 gsub(pattern, replacement, x, ignore.case = FALSE, perl = FALSE, fixed = FALSE,...useBytes = FALSE) 其中pattern是要替换的字符，replacement是替换成的字符，x是对应的string或string vector。...Examplers [1] "R Examples" "PHP Examples" "HTML Examples" 还有其他的一些例子来灵活使用这个函数，结合正则表达式。...，并转换成因子 我们还是使用gsub函数 #删除组织病理学分期末尾的A，B或者C等字母，例如Stage IIIA，Stage IIIB stage=gsub("[ABCD]$","",clin$ajcc_pathologic_stage...) #将Stage III和Stage IV替换成stage III/IV，剩下的stageI和II保持不变 stage=gsub("Stage IV.
https://blog.csdn.net/oBrightLamp/article/details/84069835 摘要 本文求解 softmax + cross-entropy 在反向传播中的梯度...函数详解及反向传播中的梯度求导 有关 cross-entropy 的详细介绍, 请参考 : 通过案例详解cross-entropy交叉熵损失函数 系列文章索引 : https://blog.csdn.net.../oBrightLamp/article/details/85067981 正文 在大多数教程中, softmax 和 cross-entropy 总是一起出现, 求梯度的时候也是一起考虑....题目 考虑一个输入向量 x, 经 softmax 函数归一化处理后得到向量 s 作为预测的概率分布, 已知向量 y 为真实的概率分布, 由 cross-entropy 函数计算得出误差值 error (...∑kyt−y2,⋯,sit=1∑kyt−yi)∂xi∂e=sit=1∑kyt−yi 结论: 将 softmax 和 cross-entropy 放在一起使用, 可以大大减少梯度求解的计算量
选择正确的损失函数可以帮助你的模型学习如何将注意力集中在数据中的正确特征集合上，从而获得最优和更快的收敛。 ? 计算机视觉是计算机科学的一个领域，主要研究从数字图像中自动提取信息。...在过去的十年中，在深度学习方面的创新，大量数据的方便获取以及GPU的使用已经将计算机视觉领域推到了聚光灯下。它甚至开始在一些任务中实现“超人”的性能，比如人脸识别和手写文本识别。...(事实上，如今登机的自动人脸验证已经变得越来越普遍了。) 近年来，我们在网络架构、激活函数、损失函数等计算机视觉领域看到了许多创新。 损失函数在模型的性能中起着关键作用。...选择正确的损失函数可以帮助你的模型学习如何将注意力集中在数据中的正确特征集合上，从而获得最优和更快的收敛。 这篇文章的主要目的是总结一些重要的损失函数在计算机视觉中的使用。...最小均方GAN损失 由Xudong Mao, et al (2016)提出，当生成的图像与真实图像非常不同时，这种损失函数特别有用，因为此时会导致梯度非常小或梯度消失，进而导致模型很少或没有更新。
前言 本篇博客的目的是根据业务目标，为大家提供关于在构建神经网络时，如何根据需求选择合适的最终层激活函数和损失函数的指导和建议。...或 ReLU——这将产生一个大于0的数值。 损失函数 均方误差（MSE）——这计算了预测值与真实值之间的平均平方差。 分类：预测二元结果 例如：预测一笔交易是否为欺诈。...最终激活函数 Sigmoid——这将产生一个介于0和1之间的值，我们可以推断出模型对示例属于该类别的信心程度。 损失函数 二元交叉熵——交叉熵量化了两个概率分布之间的差异。...最终激活函数 Softmax——这将为每个输出产生介于0和1之间的值，这些值的总和为1。 所以这可以被推断为概率分布。 损失函数 交叉熵——交叉熵量化了两个概率分布之间的差异。...总结 以下表格总结了上述信息，以便您能够快速找到适用于您用例的最终层激活函数和损失函数。 参考： 人工智能学习指南
翻成白话：REPLACE(String,from_str,to_str) 即：将String中所有出现的from_str替换为to_str。...二、查询替换 2.1 将address字段里的 “区” 替换为 “呕” 显示，如下 select *,replace(address,’区’,’呕’) AS rep from test_tb ?...则可以对查询结果的局部字符串做替换显示(输出)。...三、更新替换 3.1 将address字段里的 “东” 替换为 “西” ，如下 update test_tb set address=replace(address,’东’,’西’) where id...总结：向表中“替换插入”一条数据，如果原表中没有id=6这条数据就作为新数据插入(相当于insert into作用)；如果原表中有id=6这条数据就做替换(相当于update作用)。
在TensorFlow中实现交叉熵 在TensorFlow可以采用这种形式： cross_entropy = -tf.reduce_mean(y_ * tf.log(tf.clip_by_value(y...上述代码实现了第一种形式的交叉熵计算，需要说明的是，计算的过程其实和上面提到的公式有些区别，按照上面的步骤，平均交叉熵应该是先计算batch中每一个样本的交叉熵后取平均计算得到的，而利用tf.reduce_mean...函数其实计算的是整个矩阵的平均值，这样做的结果会有差异，但是并不改变实际意义。...除了tf.reduce_mean函数，tf.clip_by_value函数是为了限制输出的大小，为了避免log0为负无穷的情况，将输出的值限定在(1e-10, 1.0)之间，其实1.0的限制是没有意义的...由于在神经网络中，交叉熵常常与Sorfmax函数组合使用，所以TensorFlow对其进行了封装，即： cross_entropy = tf.nn.sorfmax_cross_entropy_with_logits
损失函数在机器学习模型的训练中的作用至关重要，包括以下内容： 性能测量：损失函数通过量化预测与实际结果之间的差异，提供了一个明确的指标来评估模型的性能。...所得值（损失，loss）反映了模型预测的准确性。在训练过程中，反向传播算法等学习算法利用损失函数相对于模型参数的梯度来调整这些参数并最小化损失，有效提高模型在数据集上的性能。...机器学习模型中的学习算法和机制经过优化以最小化预测误差，因此这意味着在计算出由预测误差确定的损失函数值后，学习算法利用该信息来进行权重计算。在下一次训练过程中有效的参数更新会导致较低的预测误差。...在某些情况下，需要确保在训练过程中对偏离数据集整体统计分布的异常值和数据样本进行惩罚；在这种情况下，均方误差MSE等损失函数是合适的。...这使得损失函数的计算效率成为损失函数选择过程中需要考虑的因素。 考虑因素 描述 学习问题的类型 分类与回归； 二元分类与多类分类。
这里介绍两种常见的loss函数类型。 （1）Mean squared error（均方差, mse） mse的求解式为：，即y减去y预测值的平方和。...使用代码详解 在自动求导中， import torch # 假设构建的是 pred = x*w + b的线性模型 # 另x初始化为1，w为dim=1、值为2的tensor，b假设为0 x = torch.ones...引入pytorch中的功能包，使用mse_loss功能 import torch.nn.functional as F mse = F.mse_loss(x*w, torch.ones(1)) # x*...以上进行了运算：(1-2)2 = >1 在实际使用求导功能中，我们一般使用autograd.grad功能（自动求导）进行运算。...因此在进行此类计算时必须要对需要求到的参数进行更新。更新代码为：.requires_grad_() 注意后面的_是进行了repalce（替换）操作。
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