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...='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)。...为了将 整数目标值 转换为 分类目标值，你可以使用Keras实用函数to_categorical： from keras.utils.np_utils import to_categorical categorical_labels
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...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。...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。...定义 keras 的自定义损失函数 要进一步使用自定义损失函数，我们需要定义优化器。我们将在这里使用 RMSProp 优化器。RMSprop 代表均方根传播。...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.自定义评价函数 自定义评价函数应该在编译的时候（compile）传递进去。该函数需要以 (y_true, y_pred) 作为输入参数，并返回一个张量作为输出结果。...rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy', mean_pred]) 3.自定义损失函数...自定义损失函数也应该在编译的时候（compile）传递进去。...该函数需要以 (y_true, y_pred) 作为输入参数，并返回一个张量作为输出结果。...（或其他自定义对象） 如果要加载的模型包含自定义层或其他自定义类或函数，则可以通过 custom_objects 参数将它们传递给加载机制： from keras.models import load_model
时间序列预测中，我们经常使用的损失函数包括MSE、MAE等。这些损失函数的目标是预测结果和真实值每个点的差距最小。然而这样的点误差损失函数真的适用于所有时间序列预测任务吗？...点误差损失函数的问题在于，模型可能无法预测出准确的形状，而只是找到一种最简单的方法让点预测结果误差最小。...今天介绍的在这篇文章就是为了解决这个问题，文中提出了一种新的时间序列预测损失函数，能够更加关注时间序列预测结果的形状和真实序列是否匹配，弥补了MSE等点误差损失函数的缺陷。...如果能利用上述某种关系评价序列形状关系，就可以将其引入到损失函数中，让损失函数考虑预测结果和真实结果的形状关系，而不是像MSE一样只考虑点误差。...： 4 实验结果 下图给出了一个直观的预测结果图，对比了MSE、DTW和本文提出的TILDE-Q三种损失函数预测结果。
在接近0的时候，就近无穷大，接近1的时候为0，如果我们把前面的sigmoid函数放到自变量的位置上，就得到了(0,1)的图像； 我们如何来衡量一个结果与实际计算值得差距呢？...一种思路就是，如果结果越接近，差值就越小，反之越大，这个函数就提供了这样一种思路，如果计算得到的值越接近1，那么那么表示与世界结果越接近，反之越远，所以利用这个函数，可以作为逻辑回归分类器的损失函数，如果所有的结果都能接近结果值...2、sigmoid函数求导 sigmoid导数具体的推导过程如下： 3、神经网络损失函数求导 神经网络的损失函数可以理解为是一个多级的复合函数，求导使用链式法则。 ...实际上BP(Backpropagation，反向传播算法)，就是如此计算的，如果现在有一个三层的神经网络，有输入、一个隐藏层，输出层，我们对损失函数求权重的偏导数，它是一个复杂的复合函数，如果先对第一层的权重求偏导...然后，我们根据损失函数，写出损失函数的公式，在这里，只有一个输入，一个输出，所以损失函数写出来较为简单： 在这里，m=1; 说明： 实际上就是所有的权重的平方和，一般不会将和偏置项相乘的那个放进来
一种思路就是，如果结果越接近，差值就越小，反之越大，这个函数就提供了这样一种思路，如果计算得到的值越接近1，那么那么表示与世界结果越接近，反之越远，所以利用这个函数，可以作为逻辑回归分类器的损失函数，如果所有的结果都能接近结果值...，那么就越接近于0，如果所有的样本计算完成以后，结果接近于0，就表示计算结果与实际结果非常相近。...2、sigmoid函数求导 sigmoid导数具体的推导过程如下： ? 3、神经网络损失函数求导 神经网络的损失函数可以理解为是一个多级的复合函数，求导使用链式法则。 ? ...实际上BP(Backpropagation，反向传播算法)，就是如此计算的，如果现在有一个三层的神经网络，有输入、一个隐藏层，输出层，我们对损失函数求权重的偏导数，它是一个复杂的复合函数，如果先对第一层的权重求偏导...然后，我们根据损失函数，写出损失函数的公式，在这里，只有一个输入，一个输出，所以损失函数写出来较为简单： 在这里，m=1; ? 说明： ?
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。
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。...对于原始数据集，自定义损失函数不会提高模型的性能，但基于修改后的数据集，结果更喜人。 ? 对原始房价数据集执行 4 项损失函数。所有模型均使用 MAE 作为性能指标。...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。 ?...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。...我们将探讨的两个自定义损失函数在下面的 R 代码段中定义。第一个函数，mean log absolute error（MLAE），计算预测值和实际值的对数变换之间的差值，然后对计算结果进行平均。
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。...call()方法处理所有五个隐藏层的输入，然后将结果传给重建层，重建层产生重建。 call()方法然后计算重建损失（重建和输入的均方差），然后使用add_loss()方法，将其加到模型的损失列表上。...在某些情况下，这么做会有帮助，比如当输入的波动很小，而激活函数结果波动很大时，要实现一个正则损失，就可以这么做：损失会基于激活函数结果，激活函数结果会基于输入。...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()。...可以通过函数或创建keras.losses.Loss的子类来自定义损失函数。两种方法各在什么时候使用？ 相似的，自定义指标可以通过定义函数或创建keras.metrics.Metric的子类。
当然，时间久了就好了 ---- 这次要找的bug是排序问题，前端请求接口，按某个字段排序后，返回的结果总是很怪异，数据最多的那个总是与排序要求相反。 比如升序排序，他会跑到最后一页的最后一条 ?...为一个自定义的排序类，实现这个排序类的类可以根据类中的sortType来进行排序，orderBy进行升序与降序的控制。...断点debug到long类型进行比较的部分 发现了该bug产生的原因。...主要原因是当两个值进行相减后 比如2822920460-1 结果依旧大于Integer.MAX_VALUE ，在进行int强转后，返回的结果不准确。...System.out.println((int) l); l = 2822920460L; System.out.println((int) l); } 输出的结果为
在《从锅炉工到AI专家(8)》引用的代码中，除了构建神经网络、训练，主要工作是在损失函数降低到满意程度之后，使用网络中间层的输出结果计算、组合成目标图片。原文中对这部分的流程也做了简介。...在图片的产生上也做了大幅创新：使用照片图片训练神经网络，每一阶梯的训练结果，不应用回神经网络（网络的权重参数一直固定锁死的），而把训练结果应用到图片本身。...通常的模型训练，都是使用代价函数比较网络输出结果，和目标标注值的差异，使得差异逐渐缩小。...，用于在损失函数中计算总损失值 style_weight = 1e-2 content_weight = 1e4 # 损失函数 def style_content_loss(outputs):...在卷积神经网络中则更容易，是统计总体变分损失值(Total Variation Loss)，在代价函数中，让这个损失值降到最小，就抑制了这种噪点的产生。也相当于神经网络具有了降噪的效果。
接下来看看采用两个损失如何充分利用这个特殊性。 训练 损失 我们提取生成器最后和整个模型最后的损失。 第一个是感知损失，根据生成器输出直接可以计算得到。...众所周知，这种损失可以提高生成对抗网络的收敛性。 ? 训练流程 第一步是加载数据并初始化模型。我们使用自定义函数加载数据集，然后对模型使用 Adam 优化器。...图像去模糊结果 ? 从左到右：原始图像，模糊图像，GAN 输出 上面的输出结果都是我们用 Keras 进行 Deblur GAN 的结果。...即使是对高度模糊，网络也可以减小模糊，产生一张具有更多信息的图片，使得车灯更加汇聚，树枝更加清晰。 ?...左图： GOPRO 测试图像，右图：GAN 输出结果 因为引入了 VGG 来计算损失，所以会产生图像顶部出现感应特征的局限。 ?
tf.keras封装的太好了 。不利于适用于自定义的循环与训练，添加自定义的循环 是一个命令式的编程环境，它使得我们可以立即评估操作产生的结果，而无需构建计算图。...="softmax")) 3）自定义训练 1、自定义训练的时候，我要先定义他的优化函数，在tf2里面，优化函数全部归到了optimizers里面。...optimizer=tf.keras.optimizers.Adam() 2、定义loss的函数,计算损失值，SparseCategoricalCrossentropy()是一个可调用的对象。...————————————————————————————————— 3、定义损失函数 #定义损失函数 def loss(model,x,y): y_=model(x) #y_是预测的label...定义优化器 定义损失函数 定义每一个批次的训练 定义训练函数 开始训练
简单PCA不需要激活函数（即，所有神经元是线性的），且损失函数是MSE。后面会看到更复杂的自编码器。...这项惩罚可以让神经网络产生接近0的编码，如果没有正确重建输入，还是会有损失，仍然会产生一些非0值。...公式17-2 目标稀疏度p和实际稀疏度q之间的KL散度 一旦我们已经计算了编码层中每个神经元的稀疏损失，就相加这些损失，并将结果添加到损失函数中。...图17-12 变分自编码器（左）和一个执行中的实例（右） 从图中可以看出，尽管输入可能具有非常复杂的分布，但变分自编码器倾向于产生编码，看起来好像它们是从简单的高斯分布采样的：在训练期间，损失函数（将在下面讨论...一个重要的结果是，在训练了一个变分自编码器之后，你可以很容易地生成一个新的实例：只需从高斯分布中抽取一个随机编码，对它进行解码就可以了！ 再来看看损失函数。 它由两部分组成。
“loss”参数用来设置模型的损失函数（又称目标函数），例如均方误差损失函数（mean_squared_error）、对数损失函数（binary_crossentropy）以及多分类的对数损失函数（categorical_crossentropy...“metrics”用来设定模型的评价函数，模型的评价函数与损失函数相似，不过评价函数只用来显示给用户查看，并不用于模型的训练。除了自带的一些评价函数以外，我们还可以自定义评价函数。...2所示： 图2 增加验证集后的输出结果 和图1相比，这里多了“val_loss”和“val_accuracy”，分别为验证集上的损失和准确率。...事实上除了研究人员，对于绝大多数用户来说，我们一般不会需要自定义模型类或网络层。 3. 回调函数 回调函数会在模型的训练阶段被执行，可以用来自定义模型训练期间的一些行为，例如输出模型内部的状态等。...回调函数的使用方式如下： callbacks = [ # 当验证集上的损失“val_loss”连续两个训练回合（epoch）都没有变化，则提前结束训练 tf.keras.callbacks.EarlyStopping
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。...通常损失函数都可以作为评估指标，如MAE,MSE,CategoricalCrossentropy等也是常用的评估指标。...但评估指标不一定可以作为损失函数，例如AUC,Accuracy,Precision。因为评估指标不要求连续可导，而损失函数通常要求连续可导。 编译模型时，可以通过列表形式指定多个评估指标。...如果编写函数形式的评估指标，则只能取epoch中各个batch计算的评估指标结果的平均值作为整个epoch上的评估指标结果，这个结果通常会偏离拿整个epoch数据一次计算的结果。
然后使用损失函数 C(Y(0), Y(1), …Y(T)) 评估输出序列（其中T是最大时间步）。...这个损失函数会忽略一些输出，见图15-5（例如，在序列到矢量的RNN中，除了最后一项，其它的都被忽略了）。损失函数的梯度通过展开的网络反向传播（实线箭头）。...注意，梯度在损失函数所使用的所有输出中反向流动，而不仅仅通过最终输出（例如，在图 15-5 中，损失函数使用网络的最后三个输出 Y(2)，Y(3) 和 Y(4)，所以梯度流经这三个输出，但不通过 Y(0...（X_train 和 Y_train有许多重复），听起来很奇怪。...结果c(t) 不经任何转换直接输出。因此，在每个时间步，都有一些记忆被抛弃，也有新的记忆添加进来。另外，添加操作之后，长时状态复制后经过 tanh 激活函数，然后结果被输出门过滤。
但是我们的模型有一个关键的区别——它使用了一个自定义的损失函数来剔除与博彩公司的相关性。我们正在挑选博彩公司错误预测获胜百分比的游戏。 ? 去相关损失公式-这很重要！！！！！！！ 源码 ?...模型独一无二的部分是去相关性损失函数，在我的第一篇论文中提到过。尽管Keras本身并不支持具有神经元值的损失函数，但将函数包装在函数中是一种有用的解决方法。...我在GTX 1660Ti上训练了20个世代的网络，直到网络收敛。 结果 ?...使用一种非常原始的赌博策略，即10%的平衡*模型置信度，并且仅在模型的置信度大于0.6的游戏上赌博，我们就产生了向上的平衡趋势。有趣的是，这个模型只赌了大约10%的游戏。...编写一个自定义损失函数是一个非常宝贵的经验，并将在未来的深入学习项目中派上用场。
训练过程 损失函数 我们在两个级别提取损失函数：生成器的末尾和整个模型的末尾。 前者是一种知觉损失（perceptual loss），它直接根据生成器的输出计算而来。...这种损失函数确保了 GAN 模型面向一个去模糊任务。它比较了 VGG 第一批卷积的输出值。...这种损失函数可以改善生成对抗网络的收敛性。...我们使用我们的自定义函数加载数据集，同时在我们的模型中添加 Adam 优化器。我们通过设置 Keras 的可训练选项防止判别器进行训练。...上面的输出是我们 Keras Deblur GAN 的输出结果。即使是在模糊不清的情况下，网络也能够产生更令人信服的图像。车灯和树枝都会更清晰。 ? 左图：GOPRO 测试图片；右图：GAN 输出。
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