我在处理财务数据时遇到过几次的问题之一是，经常需要构建预测模型，其中输出可以具有各种不同的值，且在不同的数量级上。...我发现自定义损失函数在建立需要为不同数量级的数据创建预测的回归模型时非常有用。例如，在一个价值可以显著变化的地区预测房价。...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。...房价数据集损失函数的表现 在原始数据集上，在损失函数中应用对数变换实际上增加了模型的误差。由于数据在一个数量级内存在一定的正态分布，这并不令人惊讶。
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。...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。...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。...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。...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。
2、GAN 很难反转（不可逆），这意味着没有简单的方法可以从生成的图像反推到产生这个图像的噪声输入。...他们的工作是找到一个高维输入的低维表示，在不损失内容的情况下重建原始输入。 从下图所示的quickdraw 数据集中获取“斧头”。图像为 28x28 灰度，这意味着它由 784 个像素组成。...这是测试数据样本的图： 蓝色点云分布在比红色和绿色云小得多的体积上。这意味着如果要从这个空间中随机抽取一个点，最终得到猫或狗的可能性要比得到树的可能性大得多。...在 VAE 中损失函数是需要扩展得，因为交叉熵或 RMSE 损失是一种重建损失——它会惩罚模型以产生与原始输入不同的重建。...在 VAE 中在损失函数中增加了KL 散度，惩罚模型学习与标准正态有很大不同的多元正态分布。KL 散度是衡量两个分布差异程度的指标，在此可以衡量标准正态分布与模型学习的分布之间的差异。
是什么让 MobileNet 和 SquezeNet 这样的小型架构如此高效？...Polino 等人能够在 CIFAR10 上训练的 ResNet 模型的大小减少 46 倍，精度损失只有 10%；在 ImageNet 上，大小减少 2 倍，精度损失只有 2%。...上图显示了 MobileNetV2 模型在各种智能手机上的运行速度，最低端和最高端设备之间可能存在 80 倍的速度差。...为了给用户提供一致的体验，在正确的设备上放置正确的型号是很重要的，这意味着训练多个模型，并根据可用资源将它们部署到不同的设备上。...总结 ---- 通过应用这些技术，可以将大多数模型缩小并加速至少一个数量级。
你是否一直在使用你的损失函数来评估你的机器学习系统的性能?我相信有很多人也是这样做的，这是一个普遍存在的误解，因为人工智能中的程序默认设置、课程中介绍都是这样说的。...在本文中，我将解释为什么需要两个独立的模型评分函数来进行评估和优化……甚至还可能需要第三个模型评分函数来进行统计测试。...统计决策：模型是否足以让我们使用？这个模型通过我们严格的假设检验标准了吗? 这三个函数彼此之间有微妙的但很重要的“不同”，所以让我们更深入地看看是什么让一个函数对每个目的都“好”。...这时就要用到损失函数了。损失函数是机器学习算法在优化/模型拟合步骤中试图最小化的公式。 当通过数据拟合模型时，我们实际上是在微调一些参数，模型通过这些函数来使其结果尽可能接近数据。...通过损失函数的得分来进行优化，它实质上是一种自动方法来确定哪种参数更适合我们的数据。损失函数的结果越大，说明在模型与数据的差异就越多。
来源：Deephub Imba本文约2000字，建议阅读8分钟本文我们将解释为什么需要两个独立的模型评分函数来进行评估和优化。 你是否一直在使用你的损失函数来评估你的机器学习系统的性能?...在本文中，我将解释为什么需要两个独立的模型评分函数来进行评估和优化……甚至还可能需要第三个模型评分函数来进行统计测试。...统计决策：模型是否足以让我们使用？这个模型通过我们严格的假设检验标准了吗? 这三个函数彼此之间有微妙的但很重要的“不同”，所以让我们更深入地看看是什么让一个函数对每个目的都“好”。...这时就要用到损失函数了。损失函数是机器学习算法在优化/模型拟合步骤中试图最小化的公式。 当通过数据拟合模型时，我们实际上是在微调一些参数，模型通过这些函数来使其结果尽可能接近数据。...通过损失函数的得分来进行优化，它实质上是一种自动方法来确定哪种参数更适合我们的数据。损失函数的结果越大，说明在模型与数据的差异就越多。
14.2.3 为什么要进行超参数调优 本质上，这是模型优化寻找最优解和正则项之间的关系。网络模型优化调整的目的是为了寻找到全局最优解（或者相比更好的局部最优解），而正则项又希望模型尽量拟合到最优。...这种情况下一般建议辅助损失值不高于或者不低于交叉熵损失值的两个数量级； 第二类多任务模型的多个损失函数，每个损失函数之间或独立或相关，用于各自任务，这种情况取决于任务之间本身的相关性，目前笔者并没有一个普适的经验由于提供参考...过小的批数量，极端情况下，例如batch size为1，即每个样本都去修正一次梯度方向，样本之间的差异越大越难以收敛。...对于部分损失函数超参数其变化会对结果十分敏感，而有些则并不会太影响。在调整时，建议参考论文的推荐值，并在该推荐值数量级上进行最大最小值调试该参数对结果的影响。...若是微调，初始学习率可在降低一到两个数量级。 损失函数部分超参数 多个损失函数之间，损失值之间尽量相近，不建议超过或者低于两个数量级 这是指多个损失组合的情况，不一定完全正确。
我们尽可能贴合实际地展示概念差异和惯例。同时，我们的代码保持简约，使其清晰、易于阅读和重用。 那么，什么是迁移学习？为什么使用ResNet-50？...我们继续进行最重要的一步 – 模型训练。我们需要传递数据，计算损失函数并相应地修改网络权重。虽然Keras和PyTorch在数据增强方面已经存在一些差异，但代码长度差不多。...如果你理解什么是反向传播，你就会欣赏它们的优雅。 我们负责计算迭代的损失并打印。 5.保存并加载模型 保存 一旦我们的网络经过训练，通常这需要很高的计算和时间成本，最好将其保存以备以后使用。...如果你无法想出任何其他（或任何人），可以尝试使用你同事的照片。 结论 现在你看到了，Keras和PyTorch在如何定义，修改，训练，评估和导出标准深度学习模型方面的差异。...有些部分，它纯粹是针对不同的API约定，而其他部分，则涉及抽象级别之间的基本差异。 Keras在更高级别的抽象上运行。它更加即插即用，通常更简洁，但这是以灵活性为代价的。
设置 从重建到预测 像通常的自动编码器一样，训练时的目标与输入相同，这意味着整体损失由两部分组成。FNN损失，仅在潜像上计算，以及输入和输出之间的均方误差损失。...这当然意味着，为了评估预测性能，我们需要与仅有LSTM设置的模型进行比较。这 我们在四个数据集上进行这些比较。...coded %>% summarise_all(var) 前两个变量和其他变量之间的重要性有所下降；V1和V2的方差也有一个数量级的差异。 现在，比较两个模型的预测误差是很有意思。...在fnn_multiplier为1的情况下，所获得的潜在方差为： 第一个变量和所有其他变量之间存在差距；但V1也没有解释多少方差。...它的（估计的）维度是什么，例如，在相关维度方面？ 本文选自《R语言用FNN-LSTM假近邻长短期记忆人工神经网络模型进行时间序列深度学习预测4个案例》。
需要注意的一点，本论文中所实现的两个案例均在本机CPU上进行运算，对于更大数量级的数据训练建议采用添加GPU的方法或者托管在Google cloud、AWS云平台上进行数据的处理。...总结起来，我们可以认为TensorFlow的意思就是：让Tensor类型的数据在各个计算设备之间进行流动并完成计算。那为什么要让数据流动起来呢？Tensor类型又具体包括什么呢？...图中的一个节点就代表一个操作，我们从计算图中了解到，TensorFlow属于静态计算图，也就是说在未执行前就已经定义好了执行的顺序，简单来讲，图中的各个操作之间是存在执行顺序的，而这些操作之间的依赖就是图中的边...，并对低阶API进行了函数封装，主要包括各种模型层（tf.keras.layers）、损失函数（tf.keras.losses）、优化器（tf.keras.optimizers）、数据管道（tf.data.Dataset...：可以通过此API来编译经Sequential构建好的模型，同时也可以定义优化器、损失函数、如何对网络参数进行优化以及在训练过程中是否要计算准确率等，我们来看看官网中对此API的解释： ?
我们知道，变分自编码器是一种生成模型，在文本生成、图像风格迁移等诸多任务中有显著的效果，那么什么是变分自编码器？它存在什么问题？它有什么改进算法？...为了强制做到这一点，我们在损失函数中引入Kullback-Leibler散度（KL散度[2]）。 两个概率分布之间的KL散度只是衡量它们相互之间有多大的分歧。...这里最小化KL散度意味着优化概率分布参数（μ和σ），使其与目标分布的概率分布参数非常相似。 对于VAE，KL损失是X中个体X〜N（μ，σ²）与标准正态分布[3]之间所有KL分支的总和。...这很好，因为它意味着当随机生成时，如果从编码向量的相同分布（N〜（0，I））中采样一个向量，则解码器将成功解码它。...在这里，可以认为是在潜在空间上简单的矢量运算。 例如，如果您希望在两个样本之间的中间位置生成一个新的样本，只需找出它们的样本向量之间的差异，并将差异的一半加到原始样本上，然后对其进行简单的解码即可。
虽然肯定是值得庆祝的时刻，但许多深度学习从业人员（例如耶利米）都在挠头： 作为Keras用户，TensorFlow 2.0版本对我意味着什么？ 我是否应该使用keras软件包来训练自己的神经网络？...在本教程的其余部分中，我将讨论Keras，tf.keras和TensorFlow 2.0版本之间的相似之处，包括您应注意的功能。 ?...理解Keras和TensorFlow之间复杂，纠缠的关系就像聆听两位高中情侣的爱情故事，他们开始约会，分手并最终找到了自己的路，这很长，很详尽，有时甚至矛盾。...[3] Keras支持哪些计算backend？通过tf.keras在TensorFlow中直接使用Keras是什么意思？ 正如我在本文前面提到的那样，Keras依赖于计算backend的概念。...现在已经发布了TensorFlow 2.0，keras和tf.keras都是同步的，这意味着keras和tf.keras仍然是单独的项目; 但是，开发人员应该开始使用tf.keras，因为keras软件包仅支持错误修复
贝叶斯统计学与实践中的深度学习相结合意味着在深度学习模型预测中加入不确定性。早在1991年就有了神经网络中引入不确定性的想法。...图9 二进制分类的Softmax分类交叉熵与logit差异 在图9中，y轴是softmax分类交叉熵。x轴是“right”logit值与“wrong”logit值之间的差异。...随着“wrong”logit值增加，最小化损失的方差也会增加。 注意：运行10,000次蒙特卡罗模拟才创建平滑线条。在训练模型时，只进行100次蒙特卡罗模拟，这足以得到合理的均值。 ?...注：退出是一种避免在简单网络中过拟合的技术，即模型无法从其训练数据到测试数据的泛化。在实践中，蒙特卡洛退出采样意味着模型包括退出并且模型测试时打开退出多次运行得到结果分布。...图18 数据增强和原始数据的不确定性比较（左边：增强，右边：原始） 在数据增强后的图像，模型准确度为5.5％。这意味着伽马图像完全欺骗了模型。该模型没有经过训练，无法在这些伽马扭曲上得分。
在机器学习领域中，"loss"（也称为"损失函数"）是用来衡量模型预测值与真实值之间差异的度量指标。损失函数的选择是模型训练的关键步骤，它直接影响模型的学习和优化过程。...损失函数通常用于监督学习任务中，用于评估模型的预测结果与真实值之间的误差。具体来说，损失函数衡量了模型在给定输入下的输出与真实标签之间的差异。...交叉熵损失函数（Cross Entropy）：用于分类任务，计算模型预测值与真实标签之间的差异。在多分类问题中，常用的交叉熵损失函数有Softmax交叉熵损失函数和稀疏交叉熵损失函数。...在训练过程中，模型通过计算损失函数的值来更新模型的参数，以减小预测值与真实值之间的差异，并使模型的性能逐步提升。优化算法的目标是寻找能够最小化损失函数的参数值。...总而言之，损失函数是用来衡量模型预测结果与真实值之间差异的指标，通过最小化损失函数来训练模型并提高模型的性能。在模型选择和优化过程中，选择合适的损失函数非常重要。
考虑到它可能会成为机器学习框架的又一个重要里程碑，本文会介绍 1.x 和 2.x 版本之间的所有（已知）差异，重点关注它们之间的思维模式变化和利弊关系。...它允许用户像正常程序一样去编写、调试模型，使 TensorFlow 更易于学习和应用。 支持更多平台、更多语言，通过标准化 API 的交换格式和提供准线改善这些组件之间的兼容性。...这意味着对抗训练其实是分两步走，G 和 D 同在一个计算图内，但在训练 D 时，我们不希望更新 G 中的参数；同理，训练 G 时，我们也不希望更新 D 里的参数。...明年，如果我们想用它构建 GAN，我们就必须用 tf.keras 定义生成器 G 和判别器的：这其实意味着我们凭空多了一个可以用来定义 D 的共享变量函数。...在 Keras 里，变量共享可以通过多次调用同样的 Keras 层或模型来实现，而不用像 TensorFlow 那样需要考虑变量的 scope。所以我们在这里只需定义一个判别器 D，然后调用它两次。
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。...这通常利用 Keras 的合并运算来实现，比如 keras.layers.add、keras.layers.concatenate 等 一个多输入模型示例 典型的问答模型有两个输入：一个自然语言描述的问题和一个文本片段后者提供用于回答问题的信息...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...这意味着你可以在一个输入张量上调用模型，并得到一个输出张量 y = model(x) 如果模型具有多个输入张量和多个输出张量，那么应该用张量列表来调用模型 y1, y2 = model([x1, x2]...如果你假设每个通道在跨越空间时是高度自相关的，但不同的通道之间可能并不高度相关，那么这种做法是很合理的 深度学习中的表示瓶颈 在 Sequential 模型中，每个连续的表示层都构建于前一层之上，这意味着它只能访问前一层激活中包含的信息
Dropout是在训练期间随机选择的一些神经元忽略的技术。他们随机“Dropout”。这意味着它们对下游神经元的激活的贡献暂时消除，并且在反向过程没有实施任何权重的更新。...Dropout仅在训练模型时使用，在评估模型的技能时不使用。 接下来我们将探讨在Keras中使用Dropout的几种不同方法。 这些例子将使用Sonar数据集。...你可以将声纳数据集放在当前的工作目录中，文件名为sonar.csv。 我们将使用scikit-learning的10次折交叉验证来评估开发的模型，以便更好地梳理结果的差异。...在下面的示例中，我们在输入（或者说可见层）和第一个隐藏层之间添加一个新层Dropout。舍弃率设置为20％，这意味着从每个更新周期中随机排除5个输入中的一个。...Visible: 83.52% (7.68%) 在隐藏层中使用Dropout Dropout也可用于模型内的隐藏层节点 在下面的示例中，Dropout应用于两个隐藏层之间以及最后一个隐藏层和输出层之间。
这 46 个分数将总和为 1。 在这种情况下使用的最佳损失函数是categorical_crossentropy。它衡量两个概率分布之间的距离：在这里，模型输出的概率分布与标签的真实分布之间的距离。...这意味着如果你拿两个随机的 MNIST 数字 A 和 B，存在一个“中间”图像序列，将 A 变形为 B，使得两个连续数字非常接近彼此（见图 5.7）。...其验证损失也更加嘈杂。它非常快地将训练损失降至接近零。模型容量越大，就越能快速对训练数据进行建模（导致训练损失较低），但也越容易过拟合（导致训练和验证损失之间的差异较大）。...这意味着如果你拿两个随机的 MNIST 数字 A 和 B，存在一个“中间”图像序列，将 A 变形为 B，使得两个连续数字非常接近彼此（见图 5.7）。...模型容量越大，就越能快速对训练数据进行建模（导致训练损失较低），但也越容易过拟合（导致训练和验证损失之间的差异较大）。
Dropout是在训练期间随机选择的一些神经元忽略的技术。他们随机“Dropout”。这意味着它们对下游神经元的激活的贡献暂时消除，并且在反向过程没有实施任何权重的更新。...Dropout仅在训练模型时使用，在评估模型的技能时不使用。 接下来我们将探讨在Keras中使用Dropout的几种不同方法。 这些例子将使用Sonar数据集。...你可以将声纳数据集放在当前的工作目录中，文件名为sonar.csv。 我们将使用scikit-learning的10次折交叉验证来评估开发的模型，以便更好地梳理结果的差异。...在下面的示例中，我们在输入（或者说可见层）和第一个隐藏层之间添加一个新层Dropout。舍弃率设置为20％，这意味着从每个更新周期中随机排除5个输入中的一个。...Visible:83.52% (7.68%) 在隐藏层中使用Dropout Dropout也可用于模型内的隐藏层节点 在下面的示例中，Dropout应用于两个隐藏层之间以及最后一个隐藏层和输出层之间。
其实，TensorFlow 2.0 发布之后，许多像 Jeremiah 这样的深度学习从业人员都在挠头： 作为 Keras 用户，TensorFlow 2.0 对我来说意味着什么？...Keras vs tf.keras：在 TensorFlow 2.0 中它们的区别是什么？...图 3：Keras 支持哪些计算后端？直接在 TensorFlow 中使用 Keras 对 Keras 来说意味着什么？ 正如我在本文前面提到的，Keras 依赖于计算后端这一概念。...现在 TensorFlow 2.0 已发布，keras 和 tf.keras 已经处于同步状态，这意味着尽管 keras 和 tf.keras 仍是独立的两个项目，但是开发人员应该开始使用 tf.keras...一旦你的研究和实验完成，你就可以利用 TFX 为生产准备模型，并使用谷歌的生态系统扩展你的模型。 有了 TensorFlow 2.0，我们在研究、实验、模型准备、量化和生产部署之间架起了高效的桥梁。
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