下面的图片是我将要用做文章预览封面的，它显示了根据波士顿房价数据集训练的四种不同 Keras 模型的培训历史。每个模型使用不同的损失函数，但是在相同的性能指标上评估，即平均绝对误差。...R 是指 Python 当中的函数，为了真正理解这些函数是如何工作的，我们需要先了解到 Python 的损失函数代码。我们要研究的第一个损失函数是下面定义的均方误差。...该函数计算预测值与实际值之间的差值，然后将结果平方 (使所有的值均为正)，最后计算平均值。注意，该函数使用张量进行计算，而不是 Python 原语。当在 R 中定义自定义损失函数时将使用相同的方法。...我们将探讨的下一个内置损失函数是根据预测值与目标值的之间自然对数的差来计算误差。它在此处定义并在下面写出。...这是有用的，因为它减少了+1 对预测值和实际值的影响。 ? 像 Python 函数一样，R 的自定义损失函数需要对张量（而不是 R 原语）进行操作。
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。...backend 是一个 Keras 库，用于执行计算，如张量积、卷积和其他类似的活动。...平均绝对误差 平均绝对误差（MAE）是两个连续变量之间差的度量，通常用 x 和 y 表示。平均绝对误差是绝对误差 e=y-x 的平均值，其中 y 是预测值，x 是实际值。...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。...注意，我们将实际值和预测值的差除以 10，这是损失函数的自定义部分。在缺省损失函数中，实际值和预测值的差值不除以 10。 记住，这完全取决于你的特定用例需要编写什么样的自定义损失函数。
有了张量、运算、变量和各种数据结构，就可以开始自定义模型和训练算法啦！ 自定义模型和训练算法 先从简单又常见的任务开始，创建一个自定义的损失函数。...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。...图12-3 自定义模型案例：包含残差块层，残块层含有跳连接 输入先进入一个紧密层，然后进入包含两个紧密层和一个添加操作的残差块（第14章会看见，残差块将输入和输出相加），经过3次同样的残差块，再通过第二个残差块...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()。...什么时候应该创建自定义层，而不是自定义模型？ 什么时候需要创建自定义的训练循环？ 自定义Keras组件可以包含任意Python代码吗，或者Python代码需要转换为TF函数吗？
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。
有句话说的好，比你聪明的人，比你还拼，北上广深能领跑全国，也是必然。同时也很佩服那些日更的公号作者，他们是怎么做到年年如一日，保持更新的。我在自律性方面还是差很多，以后要多加强。...与Keras类似，Pytorch提供了层作为构建块，但由于它们位于Python类中，因此它们要在类的 __init__() 方法中引用，并由类的 forward() 方法执行。...如果您需要实现自定义的东西，那么在TF张量和Numpy阵列之间来回转换可能会很麻烦，需要开发人员对TensorFlow会话有充分的了解。 Pytorch互操作实际上要简单得多。...选择框架的建议 我通常给出的建议是从Keras开始。 Keras绝对是最容易使用、理解并快速上手的框架。您不必担心GPU设置，摆弄抽象代码，或者做任何复杂的事情。...您甚至可以进行自定义图层和损失函数的操作，而无需触及任何一行TensorFlow代码。 如果您确实开始深入了解深层网络中更细粒度的方面，或者正在实现非标准的东西，那么Pytorch就是您的首选库。
但是在选择Keras和Pytorch时，你应该记住它们的几个方面。 (1)定义模型的类与函数 为了定义深度学习模型，Keras提供了函数式API。...与Keras类似，Pytorch提供给你将层作为构建块的能力，但是由于它们在Python类中，所以它们在类的init_()方法中被引用，并由类的forward()方法执行。...如果你需要实现一些自定义的东西，那么在TF张量和Numpy数组之间来回切换可能会很麻烦，这要求开发人员对TensorFlow会话有一个较好的理解。 Pytorch的互操作实际上要简单得多。...在这方面的优势在于它的简单性和良好的默认设置 选择框架的一般建议 我通常给出的建议是从Keras开始。...Keras绝对是最容易使用、理解和快速上手并运行的框架。你不需要担心GPU设置，处理抽象代码，或者做任何复杂的事情。你甚至可以在不接触TensorFlow的任何一行的情况下实现定制层和损失函数。
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...一，评估指标概述 损失函数除了作为模型训练时候的优化目标，也能够作为模型好坏的一种评价指标。但通常人们还会从其它角度评估模型的好坏。 这就是评估指标。...如果有需要，也可以自定义评估指标。 自定义评估指标需要接收两个张量y_true,y_pred作为输入参数，并输出一个标量作为评估值。...二，常用内置评估指标 MeanSquaredError（平方差误差，用于回归，可以简写为MSE，函数形式为mse） MeanAbsoluteError (绝对值误差，用于回归，可以简写为MAE，函数形式为...KS指标就是正样本和负样本累积分布曲线差值的最大值。 ? ? ? ?
与 Keras 类似，PyTorch 为用户提供作为组件的层，但由于这些层属于 Python 类，所以它们是类__init__() 方法中的引用，并通过类的 forward() 方法执行。 ?...相比而言，PyTorch 能够令你访问 Python 的所有类别特征，而不只是简单的函数调用。定义网络变得更加清晰，而且优雅。...但如果开发者需要实现一些自定义内容，则 TF 张量和 Numpy 矩阵之间的切换可能会很麻烦，这要求他们对 TensorFlow 有一个透彻了解。...选择 Keras 或 PyTorch 的一般性建议 作者通常建议初学者从 Keras 开始。Keras 绝对是理解和使用起来最简单的框架，能够很快地上手运行。...你完全不需要担心 GPU 设置、处理抽象代码以及其他任何复杂的事情。你甚至可以在不接触任何 TensorFlow 单行代码的情况下，实现自定义层和损失函数。
标准差 介绍: torch.std() 用于计算张量元素的标准差。...最大值 介绍: torch.max() 用于找到张量中的最大值及其索引。...绝对值 介绍: torch.abs() 用于计算张量元素的绝对值。...损失函数 介绍: torch.nn.functional() 模块提供了多种损失函数, 例如均方误差损失(mse_loss), 交叉熵损失(cross_entropy)等。...自定义损失函数 介绍: 可以通过继承torch.nn.Module类来创建自定义的损失函数。
Keras 函数式编程 利用 Keras 函数式 API，你可以构建类图（graph-like）模型、在不同的输入之间共享某一层，并且还可以像使用 Python 函数一样使用 Keras 模型。...这时可以使用另一种更加通用、更加灵活的使用 Keras 的方式，就是函数式API（functional API） 使用函数式 API，你可以直接操作张量，也可以把层当作函数来使用，接收张量并返回张量（因此得名函数式...在 Keras 中，你可以在编译时使用损失组成的列表或字典来为不同输出指定不同损失，然后将得到的损失值相加得到一个全局损失，并在训练过程中将这个损失最小化 当我们为各个头指定不同的损失函数的时候，严重不平衡的损失贡献会导致模型表示针对单个损失值最大的任务优先进行优化...如果它们的形状不同，我们可以用一个线性变换将前面层的激活改变成目标形状 如果特征图的尺寸相同，在 Keras 中实现残差连接的方法如下，用的是恒等残差连接（identity residual connection...残差连接可以将较早的信息重新注入到下游数据中，从而部分解决了深度学习模型的这一问题 深度学习中的梯度消失 反向传播是用于训练深度神经网络的主要算法，其工作原理是将来自输出损失的反馈信号向下传播到更底部的层
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...) 评估函数(tf.keras.metrics) 优化器(tf.keras.optimizers) 回调函数(tf.keras.callbacks) 如果把模型比作一个房子，那么中阶API就是【模型之墙...匿名模型层或继承tf.keras.layers.Layer基类构建自定义的模型层。...通过线性变换将输入批次缩放平移到稳定的均值和标准差。可以增强模型对输入不同分布的适应性，加快模型训练速度，有轻微正则化效果。一般在激活函数之前使用。 SpatialDropout2D：空间随机置零层。...Lamda层的正向逻辑可以使用Python的lambda函数来表达，也可以用def关键字定义函数来表达。 ? Layer的子类化一般需要重新实现初始化方法，Build方法和Call方法。
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...如果有需要，也可以自定义损失函数，自定义损失函数需要接收两个张量y_true,y_pred作为输入参数，并输出一个标量作为损失函数值。...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。...类实现形式为 KLDivergence 或 KLD) cosine_similarity(余弦相似度，可用于多分类，类实现形式为 CosineSimilarity) 三，自定义损失函数 自定义损失函数接收两个张量...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。
深度学习基础 Python 的 Keras 库来学习手写数字分类，将手写数字的灰度图像(28 像素 ×28 像素)划分到 10 个类别 中(0~9) 神经网络的核心组件是层(layer),它是一种数据处理模块...每个概率值表示当前数字图像属于 10 个数字类别中某一个的概率 损失函数(loss function):网络如何衡量在训练数据上的性能,即网络如何朝着正确的方向前进 优化器(optimizer):基于训练数据和损失函数来更新网络的机制...model.add(layers.Dense(32)) 它可以自动推导出输入形状等于上一层的输出形状 具有多个输出的神经网络可能具有多个损失函数(每个输出对应一个损失函数)。...因此，对于具有多个损失函数的网络，需要将所有损失函数取平均，变为一个标量值 一个 Keras 工作流程 定义训练数据: 输入张量和目标张量 定义层组成的网络(或模型),将输入映射到目标 配置学习过程...dropout 将被应用于前面一层的输出 model.add(layers.Dropout(0.5)) 常用的由问题类型选择的最后一层激活和损失函数 问题类型 最后一层激活 损失函数 二分类问题 sigmoid
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...()函数指定优化器、损失函数等 # 创建全连接层网络 network = Sequntial([layers.Dense(256, activition='relu'),...from tensorflow.keras import optimisers, losses # 采用Adam优化器，学习率为0.01，采用交叉熵损失函数 network.compile(optimizer...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
合并层 合并层的作用是将多个网络层的输出合并在一起形成一个输出。如Add层计算输入张量列表的和、Subtract计算两个输入张量的差、Concatenate连接一个输入张量的列表等等。 ...自定义层 对于无状态的自定义操作，使用Lambda层（在核心网络层中）即可，然而想要包含可训练权重的自定义层，需要实现三个方法：①build中定义权重；②call中编写层的功能逻辑；③compute_output_shape...经过这三步操作即可实现包含可训练权重的自定义层。 ...其他 损失函数Losses 损失函数是编译Keras模型的所需的两个关键参数之一。它是用来优化参数的依据，优化的目的就是使loss尽可能降低，实际的优化目标是所有数据点的输出数组的平均值。...用来将初始化器传入 Keras 层的参数名取决于具体的层。 正则化Regularizers 正则化器允许在优化过程中对层的参数或层的激活情况进行惩罚。 网络优化的损失函数也包括这些惩罚项。
一、损失函数 一般来说，监督学习的目标函数由损失函数和正则化项组成。...1、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。...类实现形式为 KLDivergence 或 KLD) cosine_similarity(余弦相似度，可用于多分类，类实现形式为 CosineSimilarity) 2、 自定义损失函数 自定义损失函数接收两个张量...KS指标就是正样本和负样本累积分布曲线差值的最大值。...函数形式的自定义评估指标 python #函数形式的自定义评估指标 @tf.function def ks(y_true,y_pred): y_true = tf.reshape(y_true,
，PyTorch允许用户访问所有Python的类功能而不是简单的函数调用。...与Keras类似，PyTorch提供了层作为构建块，但由于它们位于Python类中，因此它们在类的__init __（）方法中引用，并由类的forward（）方法执行。...张量、计算图与标准阵列 Keras API隐藏了编码器的许多混乱细节。定义网络层非常直观，默认设置已经足以应付大部分情况，不需要涉及到非常底层的内容。...而反观TF，如果需要实现自定义的东西，在TF张量和Numpy阵列之间来回转换可能会很麻烦，需要开发人员对TensorFlow会话有充分的了解。 PyTorch上这种操作实际上要简单得多。...选择框架的建议 Seif通常给出的建议是从Keras开始，毕竟又快、又简单、又好用！你甚至可以执行自定义图层和损失函数的操作，而无需触及任何一行TensorFlow。
然后在反向传播的过程中，由于是复合函数的求导，根据链式法则，会有两组倒数，一个是损失函数Cost对Z的导数，一个是损失函数对W的导数，（详细过程这里不推到），这里再引入两个概念： （1）损失函数关于状态...（2）损失函数关于参数W的梯度：即 ? 1.2、参数初始化的几个基本条件 什么样的初始化参数才是最好的呢？...它从以 0 为中心，标准差为 stddev = sqrt(2 / fan_in) 的截断正态分布中抽取样本， 其中 fan_in是权值张量中的输入单位的数量，在keras中的实现为 keras.initializers.he_normal...它从以 0 为中心，标准差为 stddev = sqrt(1 / fan_in) 的截断正态分布中抽取样本， 其中 fan_in是权值张量中的输入单位的数量。...BN就是通过规范化的手段，把每层神经网络任意神经元这个输入值的分布强行拉回到均值0方差1的标准正态分布，使得激活输入值落入非线性函数中比较敏感的区域。
本期，Siraj将教大家通过在Keras中用TensorFlow后端编写Python脚本，把原图像变成任意艺术家的风格，从而实现风格迁移。...图像的张量表示 要用的一幅原图以及一幅风格图，将原图进行风格转化： ? 首先将图片输入神经网络，将它们转换为同一数据格式，Keras后端TensorFlow的变量函数等价于tf.variable。...将三张图片合并到一个Keras张量作为输入 使用 concatenate 连接函数执行此操作。 3....梯度给出了如何更新输出图像的方向，这样一来原图和风格图像的区别就变小了。 4. 将损失函数合并为单个标量 调用助手类组合损失函数并给出它的模型和，输出图像作为参数。 5....得到关于损失的输出图像的梯度 利用Keras的梯度函数，在后台转换为tf.gradients。这就给出了一个张量关于一个或多个其他张量的符号梯度。 6.
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