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。...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。...2、自定义损失函数：tensorflow不仅支持经典的损失函数。还可以优化任意的自定义损失函数。下面介绍如何通过自定义损失函数的方法，使得神经网络优化的结果更加接近实际问题的需求。...当tf.greater的输入张量维度不一样时，tensorflow会进行类似Numpy广播操作(broadcasting)的处理。tf.where函数有三个参数。...第一个为选择条件根据，当选择条件根据为True时，tf.where函数会选择第二个参数的值，否则使用第三个参数的值。
JavaScript 函数中带有参数并返回值的函数 如下 image.png 代码如下 菜鸟教程 本例调用的函数会执行一个计算
❝小闫语录：你可以菜，但是就这么菜下去是不是有点过分了 ❞ 每天不是在写 bug，就是在解 bug 的路上~更多精彩文章请关注公众号『Pythonnote』或者『全栈技术精选』 1.无参数函数作为参数传入调用...当根据实际情况，函数需要作为参数传入时，一般采用如下方式直接调用即可： function fuc1() { console.log(1); } function fuc2(a) { a();...} fuc2(fuc1); // 1 2.有参数函数作为参数传入调用 一般的函数都有参数，那么这种情况如何传参呢？...param) { console.log(param); } function fuc2(a, b) { a(b); } fuc2(fuc1, "欢迎关注微信公众号：全栈技术精选"); 3.有参数函数作为事件方法...现在要将传入的函数作为点击事件的处理程序，你一定想得是这样： function fuc1(param) { alert(param); } var link = document.getElementsByClassName
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...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...欢迎大家可以分享其他分割模型损失函数，让我们一起学习交流。
这给我们留下了任何管道中的 2 个重要组件 - 加载数据和训练部分。我们来看看训练部分。这一步最重要的两个组成部分是优化器和损失函数。...损失函数量化了我们现有模型与我们想要达到的目标之间的距离，优化器决定如何更新参数，以便我们可以最大限度地减少损失。 有时，我们需要定义自己的损失函数。...这里有一些事情要知道 自定义损失函数也是使用自定义类定义的。它们像自定义模型一样继承自 torch.nn.Module。 通常，我们需要更改其中一项输入的维度。这可以使用 view() 函数来完成。...如果我们想为张量添加维度，请使用 unsqueeze() 函数。 损失函数最终返回的值必须是标量值。不是矢量/张量。 返回的值必须是一个变量。这样它就可以用于更新参数。...这里我展示了一个名为 Regress_Loss 的自定义损失，它将 2 种输入 x 和 y 作为输入。然后将 x 重塑为与 y 相似，最后通过计算重塑后的 x 和 y 之间的 L2 差来返回损失。
Batch Normalization: 使用 tf.layers 高级函数来构建带有 Batch Normalization 的神经网络 参考文献吴恩达 deeplearningai 课程[1]课程笔记...,我们需要以下步骤： 1.在函数声明中添加'is_training'参数，以确保可以向Batch Normalization层中传递信息 2.去除函数中bias偏置属性和激活函数 3.使用'tf.layers.batch_normalization...4.将经过Batch Normalization后的值传递到ReLU激活函数中 """ import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist...conv_layer'函数中添加Batch Normalization,我们需要以下步骤： 1.在函数声明中添加'is_training'参数，以确保可以向Batch Normalization层中传递信息...PS：该版本的函数包括批量标准化操作。
这里回顾了一种新的损失函数，通过引入鲁棒性作为连续参数，该损失函数可以使围绕最小化损失的算法得以推广，其中损失的鲁棒性在训练过程中自动自我适应，从而提高了基于学习任务的性能。...让我们从下面的几个定义开始讲解： 鲁棒性与自适应损失函数的一般形式： 公式 1：鲁棒性损失，其中α为超参数，用来控制鲁棒性。 α控制损失函数的鲁棒性。...c 可以看作是一个尺度参数，在 x=0 邻域控制弯曲的尺度。由于α作为超参数，我们可以看到，对于不同的α值，损失函数有着相似的形式。 公式 2：不同α值对应不同的自适应性损失。...公式 3：鲁棒损失（表达式 1）对于不同的α的值相对于 x 的导数 自适应损失及其导数 下图对于理解此损失函数及其导数非常重要。在下图 2 中，尺度参数 c 固定为 1.1。...原始数据、真直线（生成数据点时使用的具有相同斜率和偏差的线，排除异常值）和拟合线如下图 4 所示： 图 4：一般损失函数 损失函数的一般形式不允许α发生变化，因此必须手动微调α参数或执行网格搜索进行微调
参数我们都知道，在使用公式的时候就必须要用到参数，尤其是自定义函数的时候。那在Power Query中有个参数管理的选项你有用到过吗? 此外通过设置参数，可以很方便的创建自定义函数。...例如在使用导入文件夹数据时，通常会让我们填写文件夹目录地址参数内容，如图1所示。通过下拉菜单，可以发现其有可选择的参数。 ? 通过新建参数设置的参数的格式有以下几种，如图2所示。 ?...如果我们想要对其他文件夹进行相同的处理，那肯定需要建议一个自定义函数，把之前的清洗动作作为一个过程来对其他文件夹进行处理，如果你在查询过程中用了参数来进行处理，那接下去的自定义函数就很简单了，右击处理过程的查询表...，可以看到有一个创建函数的选项如图5所示，直接点击就能生成带文件夹地址参数的函数，这对于自定义函数的创建非常的便捷。...这个时候就直接帮我们创建好了函数，使用的就是查询中的整个过程。 ? 最后直接调用此函数即可，通过输入文件夹地址就可以获取文件大小等信息，如图所示。 ? ?
在进行spark sql数据库操作中，常常需要一些spark系统本身不支持的函数，如获取某一列值中的字符串。 如要获取 “aaaakkkkk”中的第4－第8个字符。...才发现这里面由于UDF的原因，在任何函数中这个数字本身是不认的，因此需要加上lit()的命令才可以。
0; } 五、带有副作用的宏参数 当宏参数在宏的定义中出现超过一次的时候，如果参数带有副作用，那么你在使用这个宏的时候就可能出现危险，导致不可预测的后果。...副作用就是表达式求值的时候出现的永久性效果。 x+1;//不带副作用 x++;//带有副作用 MAX宏可以证明具有副作用的参数所引起的问题。...(x++) : (y++)); 在这个例子中，x和y都被传递给了MAX宏，并且它们都带有递增的副作用。由于MAX宏中的条件运算符(a) > (b) ?...用于调用函数和从函数返回的代码可能比实际执行这个小型计算工作所需要的时间更多。所以宏比函数在程序的规模和速度方面更胜一筹。 2. 更为重要的是函数的参数必须声明为特定的类型。...宏可能会带来运算符优先级的问题，导致程容易出现错。 宏有时候可以做函数做不到的事情。比如：宏的参数可以出现类型，但是函数做不到。
这里的“深度学习系统”指的就是像PyTorch或TensorFlow这样的工具。 我们知道，深度学习能够迅速推广开来并取得成效少不了这些系统的支持。...Kolter和陈天奇就将在这门课程中带大家深入了解其原理，并教大家实现一个基本的深度学习库，可以和小型版本的PyTorch或TensorFlow相媲美的那种。...上完这门课，我们就能在以后的“炼丹”过程中更好地利用这些工具的功能，还能学会在需要时自己上手开发扩展库做一些自定义的东西。...通过这门课，你将学会从头开始设计和构建一个完整的深度学习库。 该库能够实现基于GPU的高效操作，自动区分所有实现的功能，并带有支持参数化层、损失函数、数据加载和优化器的必要模块。...其中，日常作业一共包括四个独立完成的编程任务以及一个附加的介绍性作业（introductory homwork）。
你可以在GitHub上找到数百个TensorFlow项目，无论干什么都可以方便地找到现成的代码。 提示：越来越多的ML论文都附带了实现过程，一些甚至带有预训练模型。...只需创建一个函数，参数是标签和预测值，使用TensorFlow运算计算每个实例的损失： def huber_fn(y_true, y_pred): error = y_true - y_pred...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。...大多数时候，需要写一个简单的函数，带有合适的输入和输出。...另外，当你写的自定义损失函数、自定义指标、自定义层或任何其它自定义函数，并在Keras模型中使用的，Keras都自动将其转换成了TF函数，不用使用tf.function()。
既然已经创建了两个函数并且加载了数据集，那么您可以编写一个循环来将数据附加到内存中。...如果仔细检查，带有数据的解压缩文件名为data_batch_，编号从1到5.您可以循环访问文件并将其附加到数据。...这是一种将初始权重设置为等于输入和输出的方差的技术。最后，使用洗脱激活功能。您使用L2正规化器来规范损耗函数。 步骤1）定义参数 第一步意味着定义每层中神经元的数量，学习速率和正则化器的超参数。...使用TensorFlow，您可以编写损失函数，如下所示： loss = tf.reduce_mean（tf.square（outputs - features）） 然后，您需要优化损失函数。...目标函数是尽量减少损失。
这篇简短的文章重点介绍如何在PyTorch 1.x和TensorFlow 2.x中分别使用带有模块/模型API的动态子类化模型，以及这些框架在训练循环中如何使用AutoDiff获得损失的梯度并从头开始实现...和PyTorch模型，我们可以定义TF和PyTorch api来实现均方误差的损失函数，最后实例化我们的模型类并运行训练循环。...同样，本着眼于自动差异/自动渐变功能核心的目的，我们将使用TF和PyTorch特定的自动差异实现方式实现自定义训练循环，以便为我们的简单线性函数提供渐变并手动优化权重和偏差参数以及临时和朴素的渐变后代优化器...在TensorFlow训练循环中，我们将特别明确地使用GradientTape API来记录模型的正向执行和损失计算，然后从该GradientTape中获得用于优化权重和偏差参数的梯度。...一旦我们有了权重和偏差梯度，就可以在PyTorch和TensorFlow上实现我们的自定义梯度派生方法，就像将权重和偏差参数减去这些梯度乘以恒定的学习率一样简单。
这里回顾了一种新的损失函数，通过引入鲁棒性作为连续参数，该损失函数可以使围绕最小化损失的算法得以推广，其中损失的鲁棒性在训练过程中自动自我适应，从而提高了基于学习任务的性能。 ---- ?...公式 1：鲁棒性损失，其中α为超参数，用来控制鲁棒性 α控制损失函数的鲁棒性。c 可以看作是一个尺度参数，在 x=0 邻域控制弯曲的尺度。...由于α作为超参数，我们可以看到，对于不同的α值，损失函数有着相似的形式。 ? 公式 2：不同α值对应不同的自适应性损失 在α=0和α=2时，损失函数是未定义的，但利用极限可以实现近似。...公式 3：鲁棒损失（表达式 1）对于不同的α的值相对于 x 的导数 自适应损失及其导数 下图对于理解此损失函数及其导数非常重要。在下图中，尺度参数c固定为1.1。...图 4：一般损失函数 损失函数的一般形式不允许α发生变化，因此必须手动微调α参数或执行网格搜索进行微调。 此外，正如上图所示，由于使用了L2损失，拟合受到异常值的影响。
该框架基于 TensorFlow，并且它独特的特征还包括新颖的架构、损失函数自动微分、逐层级（layer-by-layer）的提升方法、条理化的多类别处理和一系列可以防止过拟合的正则化技术，其中逐层级的提升方法可以减少集成的数量以更快地执行预测...前言 梯度提升树是最受欢迎的机器学习模型之一，自从梯度提升树算法被提出以来，它就主宰了许多带有真实数据的竞赛，包括 Kaggle、KDDCup[2] 等顶尖竞赛。...除了出色的准确度，提升方法同样很容易使用，因为它们擅长处理非归一化、共线性或异常感染的数据。该算法同样支持自定义损失函数，并且通常要比神经网络或大型线性模型更具可解释性。...2.TFBT 特征 在表 1 中，我们提供了一个简要地对比，从上可以了解当前主流梯度提升树软件库的特性： 除了上述描述的分布式训练、损失函数形式和正则化技术等特征以外，TF 梯度提升树主要还有以下两个特征...因为 TFBT 是使用 TensorFlow 实现的，所以所有 TensorFlow 具体的特征都是可获取的： 易于编写自定义的损失函数，因为 TensorFlow 提供了自动微分工具 [1]，而其它如
其实彻底讲清楚了这个问题，很多关于reduce，维度的问题都会恍然大悟。 0. 到底操作哪个维度？？ sum这个操作完全可以泛化为任意函数，我们就以sum为例，来看看各种情况。...首先是1维（按照tensorflow的说法其实是0维，后面会说）就是这样： a = 1 sum(a) => 1 那么看看2维的情况，为了看的更清楚，特意写成了矩阵的形式： a = [[1,2],...这是一个很大的问题，到底什么是维度呢？维基百科说： 维度，又称维数，是数学中独立参数的数目。在物理学和哲学的领域内，指独立的时空坐标的数目。 0维是一点，没有长度。1维是线，只有长度。...虽然在一般人中习惯了整数维，但在分形中维度不一定是整数，可能会是一个非整的有理数或者无理数。 妈呀，好复杂，我只是想写个tensorflow代码呀。...接下来是一个附加问题： 3.
自定义度量和损失函数 Keras自带许多内置度量和损失函数，这些函数在大多数情况下都非常有用。但很可惜，只有最常见的度量和损失函数是内置的。...所有Keras损失和度量的定义方式与具有两个输入变量的函数相同：地面真值（ground truth）和预测值，函数始终返回度量或损失的值。...你唯一需要注意的是，矩阵上的任何操作都应该Keras与TensorFlow的Tensors完全兼容，因为这是Keras总是期望从这些自定义函数中获得的格式。...这可以通过使用Python的math，Keras或TensorFlow操作来实现。 看起来很简单！以下是如何创建和应用自定义损失和自定义度量的示例。我实现了通常用于度量图像质量的PSNR度量。...与度量和损失函数类似，如果你想要使用标准卷积，池化和激活函数之外的东西，你可能会发现自己需要创建自定义的层。
该框架基于 TensorFlow，并且它独特的特征还包括新颖的架构、损失函数自动微分、逐层级（layer-by-layer）的提升方法、条理化的多类别处理和一系列可以防止过拟合的正则化技术，其中逐层级的提升方法可以减少集成的数量以更快地执行预测...前言 梯度提升树是最受欢迎的机器学习模型之一，自从梯度提升树算法被提出以来，它就主宰了许多带有真实数据的竞赛，包括 Kaggle、KDDCup[2] 等顶尖竞赛。...除了出色的准确度，提升方法同样很容易使用，因为它们擅长处理非归一化、共线性或异常感染的数据。该算法同样支持自定义损失函数，并且通常要比神经网络或大型线性模型更具可解释性。...除了上述描述的分布式训练、损失函数形式和正则化技术等特征以外，TF 梯度提升树主要还有以下两个特征： 逐层的提升方法（Layer-by-layer boosting）：TFBT 支持两种树型构建的模式，...因为 TFBT 是使用 TensorFlow 实现的，所以所有 TensorFlow 具体的特征都是可获取的： 易于编写自定义的损失函数，因为 TensorFlow 提供了自动微分工具 [1]，而其它如
tf.train.AdamOptimizer(learning_rate).minimize(cost_function) 是进行训练的函数，其中我们采用的是 Adam 优化算法更新权重，并且需要提供学习速率和损失函数这两个参数...构建损失函数，并计算训练损失。模型会输出一个预测向量，我们可以比较预测标签和真实标签并使用交叉熵函数和 softmax 回归来确定损失值。训练损失衡量预测值和真实值之间差距，并用于更新权重矩阵。...通过这些函数，层级的数量、滤波器的大小/深度、激活函数的类型等都可以明确地作为一个参数。权重矩阵和偏置向量能自动创建，附加激活函数和 dropout 正则化层同样也能轻松构建。...该层的神经网络使用 ReLU 激活函数，并且后面带有最大池化层和局部响应归一化层。...该层的神经网络使用 ReLU 激活函数，并且后面带有最大池化层和局部响应归一化层。
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