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。...为了最大化预期利润，需要将损失函数和利润直接联系起来。注意损失函数定义的是损失，所以要将利润最大化，定义的损失函数应该和客户啊成本或者代价。...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。
labels, name=None) def sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None): #logits是最后一层的z...labels` must have the same shape `[batch_size, num_classes]` #return loss:[batch_size], 里面保存是batch中每个样本的cross...logits, targets, name=None): #logits:[batch_size, num_classes],targets:[batch_size, size].logits作为用最后一层的输入就好...log_perps /= total_size return log_perps 关于weights：形状应该是[T, batch_size] ,如果input包含填充的数据，对应的weights置...这样就可以保证，填充的数据不会进行梯度下降。
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。...import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers,models...内置的损失函数一般有类的实现和函数的实现两种形式。...，用于二分类，最著名的应用是作为支持向量机SVM的损失函数，类实现形式为 Hinge) kld(相对熵损失，也叫KL散度，常用于最大期望算法EM的损失函数，两个概率分布差异的一种信息度量。...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。
损失函数定义 From Tensorflow - Losses： Losses The loss ops measure error between two tensors, or between...tf.nn.l2_loss tf.nn.log_poisson_loss 即： Losses 损失运算 用于测量两个张量之间或张量与0之间的误差。...这些可以用于测量回归任务中的网络的精确度，或用于正则化的目的（权重衰减）。...tf.nn.log_poisson_loss l2_loss From tf.nn.l2_loss： tf.nn.l2_loss l2_loss( t, name=None ) Defined in tensorflow...实验源码 自己编写代码进行验证： import tensorflow as tf import numpy as np a = np.zeros(shape=[10, 5, 1], dtype=np.float32
TensorFlow2.0（1）：基本数据结构——张量 TensorFlow2.0（2）：数学运算 TensorFlow2.0（3）：张量排序、最大最小值 TensorFlow2.0（4）：填充与复制...TensorFlow2.0（5）：张量限幅 TensorFlow2.0（6）：利用data模块进行数据预处理 TensorFlow2.0（7）：4种常用的激活函数 1 均方差损失函数：MSE...，对于分类问题，特别是目标输出为One-hot向量的分类任务中，下面要说的交叉熵损失函数就要合适的多。...2 交叉熵损失函数 交叉熵（Cross Entropy）是信息论中一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性信息，交叉熵越小，两者之间差异越小,当交叉熵等于0时达到最佳状态，也即是预测值与真实值完全吻合...在TensorFlow中，计算交叉熵通过tf.losses模块中的categorical_crossentropy()方法。
对一组整型数据求最大值、最小值、累加和，要求用一个函数完成（多值返回）。...cout << "该数组中最大值是：" << Max << endl; cout << "该数组中最小值是：" << Min << endl; cout 的累加和是
int NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, multi_value bit(3) not null default 0 ); -- 这里插入了1，2，4的组合值...| | 7 | 111 | +---------------+------------------+ 位运算查询-- 查询第二位有值的数据...| | 7 | 111 | +---------------+------------------+ -- 查询第三位有值的数据...| | 7 | 111 | +---------------+------------------+ -- 查询只有第三位有值的数据...-+ | id | multi_value | +----+-------------+ | 7 | 1,4 | +----+-------------+ 小结 mysql用单列存储多值通常用于一对多的反范式处理
tensorflow Regularizers 在损失函数上加上正则项是防止过拟合的一个重要方法,下面介绍如何在TensorFlow中使用正则项. tensorflow中对参数使用正则项分为两步:...函数返回一个标量Tensor,同时,这个标量Tensor也会保存到GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES中.这个Tensor保存了计算正则项损失的方法....tensorflow中的Tensor是保存了计算这个值的路径(方法),当我们run的时候,tensorflow后端就通过路径计算出Tensor对应的值 现在,我们只需将这个正则项损失加到我们的损失函数上就可以了...,它们俩中有regularizer形参.如果传入这个参数的话,那么variable_scope内的weights的正则化损失,或者weights的正则化损失就会被添加到GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES...示例: import tensorflow as tf from tensorflow.contrib import layers regularizer = layers.l1_regularizer
一键对多值的字典 下面提供两种方法，推荐第二种方法，更加符合Python风格。
一、定义支持多值参数的函数有时可能需要一个函数能够处理的参数个数是不确定的，这个时候，就可以使用多值参数Python中有两种多值参数： 参数名前增加一个*可以接收元组 参数名前增加两个*可以接收字典...一般在给多值参数命名时，习惯使用以下两个名字： *args ——存放元组参数，前面有一个* **kwargs ——存放字典参数，前面带两个* args是arguments的缩写，有变量的含义。...kw是keyword的缩写，kwargs可以记忆键值对参数。 提示：多值参数的应用会经常出现在网络上一些大牛开发的框架中，知道多值参数，有利于我们能够读懂大牛的代码。...我们说过在调用个函数时输入的实参形式越简单越好，所以对比下还是多值参数更方便一点。...三、多值参数 - 元组和字典的拆包在调用带有多值参数的函数时，如果希望：将一个元组变量，直接传递给args将一个字典变量，直接传递给kwargs就可以使用拆包，简化参数的传递，拆包的方式是：在元组变量前增加一个
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。
问题描述 今天发现一个问题, Solr存储多值字段的时候, 需要显式的指定, 如CITY是单值字段, FACET_VALUES是多值字段, 需要这么写: 的索引分析 先看Solr生成的Lucene索引的字段类型信息: 图片 因为CITY和FACET_VALUES都是int类型, 唯一的区别就是单值和多值, 这里能看出来Lucene字段的类型确实不同...结合一下Solr的官方文档: 图片 可以看出根据官方描述, 单值用的NUMERIC类型, 多值用的SORTED_NUMERIC类型....多值的使用SORTED_NUMERIC, 在luke中简称为srtnum.(SORTED简称为srt, 看起来十分合理哈) ES的索引分析 再来看一下ES生成的索引....所以可以得出结论, ES存储数值字段的时候, 默认都是多值的, 所以不需要指定.
常见的图像分割损失函数有交叉熵，dice系数，FocalLoss等。今天我将分享图像分割FocalLoss损失函数及Tensorflow版本的复现。...比如：若 gamma = 2，对于正类样本来说，如果预测结果为0.97，那么肯定是易分类的样本，权重值为0.0009，损失函数值就会很小了；对于正类样本来说，如果预测结果为0.3，那么肯定是难分类的样本...，权重值为0.49，其损失函数值相对就会很大；对于负类样本来说，如果预测结果为0.8，那么肯定是难分类的样本，权重值为0.64，其损失函数值相对就会很大；对于负类样本来说，如果预测结果为0.1，那么肯定是易分类的样本...而对于预测概率为0.5时，损失函数值只减少了0.25倍，所以FocalLoss减少了简单样本的影响从而更加关注于难以区分的样本。 （2）、改进第二点如下公式所示。 ?...从这里可以看到1-y_pred项可能为0或1，这会导致log函数值出现NAN现象，所以好需要对y_pred项进行固定范围值的截断操作。最后在TensorFlow1.8下实现了该函数。
1、损失函数类别 ? 损失函数的引入源于传统机器学习，这些损失函数是根据标签的分布得出的，例如从伯努利分布导出二值交叉熵，从Multinoulli分布导出多类交叉熵。...2、14种损失函数 2.1、二值交叉熵损失函数 交叉熵的定义是两个概率分布差异的测量指标。二值交叉熵定义如下： ?...2.9、形状感知损失函数 形状感知损失计算预测分割的曲线点与金标准曲线点间的平均点到曲线的欧几里德距离，并将其用作交叉熵损失函数的系数。 ? Ei表示网络学习产生预测模板与训练形状是相似的。...2.10、组合损失函数 组合损失是dice损失和改进的交叉熵损失的加权求和。利用了dice类不平衡损失的灵活性，同时使用交叉熵进行曲线平滑。 ? ?...Lmbce是改进的二值交叉熵损失，DL是dice损失。 2.11、指数对数损失函数 指数对数损失函数专注于使用Dice损失和交叉熵损失的组合公式来预测不太准确的结构。
作为一家烧钱的公司，23andMe 获得的上一笔大投资是 12 年从谷歌、Facebook 股东 Yuri Milner 等筹集到的 5 千万美金。...随着庞大资金的流入，23andMe 现如今拥有庞大的基因数据库。...Fox 基金会联合招募的一万两千名患者以及得到的数据所震惊。他认为，“很显然这样的合作将是为患者们开发新药最好的方式。”...23andMe 的诊断服务只涉及了科学已知的那些基因突变，而 Genentech 想要走的更远，他们想要得到 3000 名帕金森氏病患者或者他们的一级亲属的全基因组序列信息。...不过即便如此，23andMe 的数据库现在还是很受欢迎的：旧金山一家叫 Reset Therapeutics 的公司也在用他们的数据库寻找治疗罕见疾病的药物靶点。
随着庞大资金的流入，23andMe 现如今拥有庞大的基因数据库。...Fox 基金会联合招募的一万两千名患者以及得到的数据所震惊。他认为，“很显然这样的合作将是为患者们开发新药最好的方式。”...23andMe 的诊断服务只涉及了科学已知的那些基因突变，而 Genentech 想要走的更远，他们想要得到 3000 名帕金森氏病患者或者他们的一级亲属的全基因组序列信息。...不过即便如此，23andMe 的数据库现在还是很受欢迎的：旧金山一家叫 Reset Therapeutics 的公司也在用他们的数据库寻找治疗罕见疾病的药物靶点。...随着基因芯片及DNA测序技术的发展，生物医疗大数据迅猛发展，既是大数据技术发展的原动力，也是大数据技术的受益者。
损失函数用来评价模型的预测值和真实值不一样的程度，损失函数越好，通常模型的性能越好。不同的模型用的损失函数一般也不一样。 损失函数分为经验风险损失函数和结构风险损失函数。...经验风险损失函数指预测结果和实际结果的差别，结构风险损失函数是指经验风险损失函数加上正则项。...绝对值损失函数 绝对值损失函数是计算预测值与目标值的差的绝对值： ? 3. log对数损失函数 log对数损失函数的标准形式如下： ?...(2)当使用sigmoid作为激活函数的时候，常用交叉熵损失函数而不用均方误差损失函数，因为它可以完美解决平方损失函数权重更新过慢的问题，具有“误差大的时候，权重更新快；误差小的时候，权重更新慢”的良好性质...最后奉献上交叉熵损失函数的实现代码：cross_entropy. ---- 这里需要更正一点，对数损失函数和交叉熵损失函数应该是等价的！！！
作者：DengBoCong 地址：https://www.zhihu.com/people/dengbocong 本文打算讨论在深度学习中常用的十余种损失函数（含变种），结合PyTorch和TensorFlow2...对其概念、公式及用途进行阐述，希望能达到看过的伙伴对各种损失函数有个大致的了解以及使用。...交叉熵损失可以从理论公式推导出几个结论（优点），具体公式推导不在这里详细讲解，如下： 预测的值跟目标值越远时，参数调整就越快，收敛就越快； 不会陷入局部最优解 交叉熵损失函数的标准形式（也就是二分类交叉熵损失...默认：mean 07 总结 上面这些损失函数是我们在日常中经常使用到的，我将TensorFlow和PyTorch相关的API都贴出来了，也方便查看，可以作为一个手册文章，需要的时候点出来看一下。...还有一些其他的损失函数，后续也会都加进来。
对此一个简单的策略就是更换损失函数，使用交叉熵损失函数可以明显的改善当发生“严重错误”时导致的学习缓慢，使神经网络的学习更符合人类经验——快速从错误中修正。...损失函数定义中的aL是最后一层神经元的实际输出，所以“损失”C针对输出层神经元的权重wLj求偏导数，可以产生抵消σ'(zLj)的效果，从而避免输出层神经元的学习缓慢问题。...附完整代码 代码基于12 TF构建3层NN玩转MNIST中的tf_12_mnist_nn.py，修改了损失函数，TensorFlow提供了交叉熵的封装： loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits...(labels=y_, logits=z_3)) import argparse import sys from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data...import tensorflow as tf FLAGS = None def main(_): # Import data mnist = input_data.read_data_sets
前面的文章中已经介绍了两类图像分割损失函数，今天将分享常用的多类图像分割损失函数有多类交叉熵，加权多类交叉熵，多类dice系数，多类FocalLoss等，并给出在TensorFlow下复现上述损失函数代码...tf.reduce_mean(loss, axis=0) loss = tf.reduce_mean(loss) return loss 2、Weighted Cross Entropy 加权交叉熵损失函数是对交叉熵损失函数的每个类别加入了权重因子...一般感兴趣的解剖结构区域占据相对较小的区域，因此加大前景区域的权重，可减少类别不平衡的影响。...，该函数减少了简单样本损失权重，从而使网络更专注于困难样本损失。...0) loss = tf.reduce_mean(weight_loss * loss) return loss 5、Cross Entropy+Dice loss 有些文章里结合不同的损失函数来训练网络
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