Karim MANJRA 发布在 Unsplash 上的照片 keras 中常用的损失函数 ---- 如上所述，我们可以创建一个我们自己的自定义损失函数；但是在这之前，讨论现有的 Keras 损失函数是很好的...Keras 中的自定义损失函数可以以我们想要的方式提高机器学习模型的性能，并且对于更有效地解决特定问题非常有用。例如，假设我们正在构建一个股票投资组合优化模型。...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。...实现自定义损失函数 ---- 现在让我们为我们的 Keras 模型实现一个自定义的损失函数。首先，我们需要定义我们的 Keras 模型。...你可以查看下图中的模型训练的结果： epoch=100 的 Keras 模型训练 结语 ---- 在本文中，我们了解了什么是自定义损失函数，以及如何在 Keras 模型中定义一个损失函数。
在 TypeScript 中，如何导入一个默认导出的变量、函数或类？...在 TypeScript 中，如果要导入一个默认导出的变量、函数或类，可以使用 import 关键字结合 default 关键字来引用默认导出的成员。.../file'; customFunction(); // 调用默认导出的函数 在上述代码中，import 语句使用 default 关键字引入了 file.ts 文件中的默认导出的函数。...在 TypeScript 中，如何在一个文件中同时导出多个变量或函数？ 在 TypeScript 中，使用 export 关键字来同时导出多个变量或函数。有几种常见的方式可以实现这一点。...方式一：逐个导出 在一个文件中逐个使用 export 关键字导出每个变量或函数。
例如，在某个疾病数据集中，0.0001 的样本具有正类别标签，0.9999 的样本具有负类别标签，这就属于分类不平衡问题；但在某个足球比赛预测器中，0.51 的样本的标签为其中一个球队赢，0.49 的样本的标签为另一个球队赢...在编写自定义 Estimator 时，您可以编写 “层” 对象来定义所有隐藏层的特征。 Layers API 遵循 [Keras](#Keras) layers API 规范。...也就是说，除了前缀不同以外，Layers API 中的所有函数均与 Keras layers API 中的对应函数具有相同的名称和签名。...例如，tf.metrics.accuracy 用于确定模型的预测与标签匹配的频率。在编写自定义 Estimator 时，您可以调用 Metrics API 函数来指定应如何评估您的模型。...时间序列分析 (time series analysis) 机器学习和统计学的一个子领域，旨在分析时态数据。很多类型的机器学习问题都需要时间序列分析，其中包括分类、聚类、预测和异常检测。
例如，在某个疾病数据集中，0.0001 的样本具有正类别标签，0.9999 的样本具有负类别标签，这就属于分类不平衡问题；但在某个足球比赛预测器中，0.51 的样本的标签为其中一个球队赢，0.49 的样本的标签为另一个球队赢...在编写自定义 Estimator 时，您可以编写“层”对象来定义所有隐藏层的特征。 Layers API 遵循 [Keras](#Keras) layers API 规范。...也就是说，除了前缀不同以外，Layers API 中的所有函数均与 Keras layers API 中的对应函数具有相同的名称和签名。...例如，tf.metrics.accuracy 用于确定模型的预测与标签匹配的频率。在编写自定义 Estimator 时，您可以调用 Metrics API 函数来指定应如何评估您的模型。...时间序列分析 (time series analysis) 机器学习和统计学的一个子领域，旨在分析时态数据。很多类型的机器学习问题都需要时间序列分析，其中包括分类、聚类、预测和异常检测。
例如，在某个疾病数据集中，0.0001 的样本具有正类别标签，0.9999 的样本具有负类别标签，这就属于分类不平衡问题；但在某个足球比赛预测器中，0.51 的样本的标签为其中一个球队赢，0.49 的样本的标签为另一个球队赢...在编写自定义 Estimator 时，您可以编写“层”对象来定义所有隐藏层的特征。 Layers API 遵循 [Keras](#Keras) layers API 规范。...也就是说，除了前缀不同以外，Layers API 中的所有函数均与 Keras layers API 中的对应函数具有相同的名称和签名。...例如，tf.metrics.accuracy 用于确定模型的预测与标签匹配的频率。在编写自定义 Estimator 时，您可以调用 Metrics API 函数来指定应如何评估您的模型。...---- 时间序列分析 (time series analysis) 机器学习和统计学的一个子领域，旨在分析时态数据。很多类型的机器学习问题都需要时间序列分析，其中包括分类、聚类、预测和异常检测。
例如，在某个疾病数据集中，0.0001 的样本具有正类别标签，0.9999 的样本具有负类别标签，这就属于分类不平衡问题；但在某个足球比赛预测器中，0.51 的样本的标签为其中一个球队赢，0.49 的样本的标签为另一个球队赢...在编写自定义 Estimator 时，您可以编写「层」对象来定义所有隐藏层的特征。 Layers API 遵循 [Keras](#Keras) layers API 规范。...也就是说，除了前缀不同以外，Layers API 中的所有函数均与 Keras layers API 中的对应函数具有相同的名称和签名。...例如，tf.metrics.accuracy 用于确定模型的预测与标签匹配的频率。在编写自定义 Estimator 时，您可以调用 Metrics API 函数来指定应如何评估您的模型。...时间序列分析 (time series analysis) 机器学习和统计学的一个子领域，旨在分析时态数据。很多类型的机器学习问题都需要时间序列分析，其中包括分类、聚类、预测和异常检测。
例如，在某个疾病数据集中，0.0001 的样本具有正类别标签，0.9999 的样本具有负类别标签，这就属于分类不平衡问题；但在某个足球比赛预测器中，0.51 的样本的标签为其中一个球队赢，0.49 的样本的标签为另一个球队赢...在编写自定义 Estimator 时，您可以编写“层”对象来定义所有隐藏层的特征。 Layers API 遵循 Keras layers API 规范。...也就是说，除了前缀不同以外，Layers API 中的所有函数均与 Keras layers API 中的对应函数具有相同的名称和签名。...例如，tf.metrics.accuracy 用于确定模型的预测与标签匹配的频率。在编写自定义 Estimator 时，您可以调用 Metrics API 函数来指定应如何评估您的模型。...时间序列分析 (time series analysis) 机器学习和统计学的一个子领域，旨在分析时态数据。很多类型的机器学习问题都需要时间序列分析，其中包括分类、聚类、预测和异常检测。
例如，在某个疾病数据集中，0.0001 的样本具有正类别标签，0.9999 的样本具有负类别标签，这就属于分类不平衡问题；但在某个足球比赛预测器中，0.51 的样本的标签为其中一个球队赢，0.49 的样本的标签为另一个球队赢...在编写自定义 Estimator 时，您可以编写“层”对象来定义所有隐藏层的特征。 Layers API 遵循 Keras layers API 规范。...也就是说，除了前缀不同以外，Layers API 中的所有函数均与 Keras layers API 中的对应函数具有相同的名称和签名。...例如，tf.metrics.accuracy 用于确定模型的预测与标签匹配的频率。在编写自定义 Estimator 时，您可以调用 Metrics API 函数来指定应如何评估您的模型。...平方损失函数 (squared loss) 在线性回归中使用的损失函数（也称为 L2 损失函数）。该函数可计算模型为有标签样本预测的值和标签的实际值之差的平方。
---- 《统计学习方法》中指出，机器学习的三个要素是模型，策略和优算法，这当然也适用于深度学习，而我个人觉得keras训练也是基于这三个要素的，先建立深度模型，然后选用策略（目标函数），采用优化器，编译和训练模型...compile接收三个参数： 优化器optimizer：已预定义的优化器名，如rmsprop、adagrad，或一个Optimizer类的对象 损失函数loss：最小化的目标函数，它可为预定义的损失函数...，如categorical_crossentropy、mse，也可以为一个损失函数。...模型只有一个输入时x的类型是numpy array，模型多个输入时x的类型应当为list，list的元素是对应于各个输入的numpy array #y：标签，numpy array #batch_size...#class_weight：字典，将不同的类别映射为不同的权值，该参数用来在训练过程中调整损失函数（只能用于训练） #sample_weight：权值的numpy array，用于在训练时调整损失函数（
如果收集标记的数据，则可以通过监督学习来解决所有这些二元问题。 ? 还可以设计更复杂的监督学习系统来解决非二进制分类任务： 多类分类：有两个以上的类，每个观测值都属于一个并且只有一个类。...这些迭代器对于图像目录包含每个类的一个子目录的多类分类非常方便。但是，在多标签分类的情况下，不可能拥有符合该结构的图像目录，因为一个观察可以同时属于多个类别。...要预取的元素数量应等于（或可能大于）单个训练步骤消耗的批次数量。AUTOTUNE将提示tf.data运行时在运行时动态调整值。 现在可以创建一个函数来为TensorFlow生成训练和验证数据集。...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。...应用此定制的损失函数可能会发现有趣的好处。
张量通常是一个多维数组（就像NumPy的ndarray），但也可以是标量（即简单值，比如42）。张量对于自定义的损失函数、标准、层等等非常重要，接下来学习如何创建和操作张量。...对于训练中的每个批次，Keras会调用函数huber_fn()计算损失，用损失来做梯度下降。另外，Keras会从一开始跟踪总损失，并展示平均损失。 在保存这个模型时，这个自定义损失会发生什么呢？...保存并加载包含自定义组件的模型 因为Keras可以保存函数名，保存含有自定义损失函数的模型也不成问题。当加载模型时，你需要提供一个字典，这个字典可以将函数名和真正的函数映射起来。...接下来看看如何创建自定义模型。 自定义模型 第10章在讨论Subclassing API时，接触过创建自定义模型的类。...因为还有些内容需要掌握：首先，如何基于模型内部定义损失或指标，第二，如何搭建自定义训练循环。 基于模型内部的损失和指标 前面的自定义损失和指标都是基于标签和预测（或者还有样本权重）。
错误的激活函数或损失函数 在分类任务中，激活函数的选择非常重要。比如，对于二分类任务，最后一层通常使用sigmoid激活函数，而多分类任务则使用softmax。...自定义损失函数中的维度问题 在使用自定义损失函数时，可能由于不正确的维度处理引发ValueError。比如，损失函数期望的输入是二维数组，但你传入了一维数组，这样也会引发形状不兼容的错误。...y_train, num_classes=10) model.fit(X_train, y_train, epochs=10) 案例2：二分类任务中的形状错误 在一个二分类问题中，模型的输出层只有1个节点...A: 现代深度学习框架如TensorFlow、Keras可以在模型中进行自动的形状推断，但在定义损失函数或自定义层时，开发者需要确保形状的兼容性。...to_categorical() 对标签进行编码 自定义损失函数中的维度处理错误 使用 K.reshape() 确保输入的正确形状 未来展望 随着深度学习的应用不断扩大，框架也在不断改进以简化形状管理
Keras的几个特点 Python语言开发 前后端分离 后端基于现有的TF、CNTK等框架 前端有自己的接口API TF的高层唯一API接口 Keras被实现在tf.keras子模块中 ?...---- 常见功能模块 Keras提供常见的神经网络类和函数 数据集加载函数 网络层类 模型容器 损失函数 优化器类 经典模型 常见网络层 张量方式tf.nn模块中 层方式tf.keras.layers...类 2层全连接层加上激活函数层通过Sequntial容器构成一个网络 import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, Sequential...network # 从文件中恢复网络 network = tf.keras.experimental.load_from_saved_model('model-savedmodel') 自定义类 自定义网络类...5层全连接没有偏置张量，同时使用激活啊函数ReLU 使用基类实现 可以继承基类来实现任意逻辑的自定义网络类 class MyModel(keras.Model): # 自定义网络类，继承自Model
然而，这也是一个数据集，深度学习提供了一个非常有用的功能，就是编写一个新的损失函数，有可能提高预测模型的性能。这篇文章的目的是来展示深度学习如何通过使用自定义损失函数来改善浅层学习问题。...本文将展示如何在使用 Keras 时编写 R 中的自定义损失函数，并展示如何使用不同的方法对不同类型的数据集有利。...为了说明实践中是如何工作的，我们将使用由 Keras 提供的波士顿房屋数据集： 数据集－Keras 文件 数据集来自 IMDB 的 25000 条电影评论，用标签（正面或负面）对其进行标记。...这产生了一个数据集，其中最高价格和最低价格之间的差异不是 10 倍而是 100 倍。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。例如： mean_absolute_error() 就适用于数值在某种程度上相等的数据集。
因为有多个类别，属于多分类问题，而每条数据只属于一个类别，所以是单标签多分类问题；如果每条数据可以被分到多个类别中，那问题则属于多标签多分类问题。...输出向量的每个数表示不同的类别； 最后一层网络使用softmax激活函数--网络会输出一个46类的概率分布。每个输入最终都会产生一个46维的向量，每个数表示属于该类别的概率，46个数加起来等于1....最好的损失函数为categorical_crossentropy---衡量两个概率分布之间的距离：网络的输出向量和标签的真实分布向量。...在测试数据上进行预测： predictions = model.predict(x_test) 在预测结果中概率最大的类别就是预测类： np.argmax(predictions[0])#第一条新闻的预测类...小结 N分类问题，网络最后Dense层神经元数目为N； 单标签多分类问题中，最后一层的激活函数为softmax，产生一个包含N类的概率分布； categorical crossentropy是处理单标签多分类问题最常用的损失函数
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