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tensorflow学习笔记（三）：损失函数

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tensorflow中损失函数的用法

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。...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。...import tensorflow as tffrom numpy.random import RandomStatebatch_size = 8# 两个输入节点。

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tensorflow: 损失函数(Losses Functions) 探究

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。...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

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【tensorflow2.0】损失函数losses

损失函数在模型编译时候指定。对于回归模型，通常使用的损失函数是平方损失函数 mean_squared_error。...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。...import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers,models...self.gamma) * tf.log(1. - pt_0 + 1e-07)) return loss 参考：开源电子书地址：https://lyhue1991.github.io/eat_tensorflow2..._in_30_days/ GitHub 项目地址：https://github.com/lyhue1991/eat_tensorflow2_in_30_days

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TensorFlow2.0（8）：误差计算——损失函数总结

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...tf.reduce_mean(loss_mse_1) loss_mse_2 一般而言，均方误差损失函数比较适用于回归问题中...，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

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tensorflow学习笔记（三十八）:损失函数加上正则项

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:...参数: regularizer_list: regulizer的列表已经知道如何创建正则化方法了,下面要说明的就是如何将正则化方法应用到参数上应用正则化方法到参数上 tf.contrib.layers.apply_regularization...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...如果是自己手动定义weight的话,需要手动将weight保存到GraphKeys.WEIGHTS中,但是如果使用layer的话,就不用这么麻烦了,别人已经帮你考虑好了....,或者weights的正则化损失就会被添加到GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES中.

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使用tensorflow导入已经下载好的mnist数据集()

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist_data_folder

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Tensorflow入门教程（三十三）——图像分割损失函数FocalLoss

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。...，权重值为0.01，其损失函数值就会很小。...2、FocalLoss公式推导在github上已经可以找到很多FocalLoss的实现，如下二分类的FocalLoss实现。实现其实不是很难，但是在实际训练时会出现NAN的现象。 ?...最后在TensorFlow1.8下实现了该函数。...import tensorflow as tf def focal_loss(y_true, y_pred, alpha=0.25, gamma=2): epsilon = 1e-5

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Tensorflow入门教程（四十七）——语义分割损失函数总结

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： ?...2.10、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。...用这个系数函数，SSL损失定义如下： ? 最后小批次上损失计算公式如下： ? 2.15、log-cosh dice损失函数 Dice系数是一种广泛用于评估分割输出的指标。

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【综述专栏】损失函数理解汇总，结合PyTorch和TensorFlow2

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...使用版本： TensorFlow2.3 PyTorch1.7.0 ? ?...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...（L2范数损失） L2范数损失函数，也被称为最小平方误差（LSE）。...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。

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Tensorflow入门教程(二十二）——分割模型中的损失函数

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。

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你已经被TensorFlow盯上了

查看监控后，伟大的文摘菌很快用TensorFlow抓住了凶手，TA就是——一只蠢萌的小浣熊！来，一起听文摘菌讲讲，这一简易浣熊识别器是如何实现的吧～文摘菌的这个浣熊识别器到底长啥样呢？...我们需要做的第一件事是建立自己的数据集： TensorFlow物体识别器API使用TFRecord文件格式，所以我们需要把最终数据集转化成这种文件格式。有几种方法可以生成TFRecord文件。...Tensorflow官网上提供配置文件示例。我在训练过程中使用ssd_mobilenet_v1_pets.config作为基础配置。...在大概40分钟时我已经得到了很好的结果。总误差的进展图因为是从预训练模型开始训练的，总误差下降的很快。因为我只有一个类，只需要看总体平均准确率就足够了。...导出模型在训练完成之后，我把模型导出到一个文件中（Tensorflow graph proto），便于我用这个模型进行推论。

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在已经配置了Tensorflow的虚拟环境中配置Opencv

在开发环境里面已经安装了tensorflw，但是有时候需要进行底层图像处理，需要配置opencv，下面介绍在虚拟环境中配置opencv的方法。...进入Ubuntu，anaconda环境中的tensorflow虚拟环境，并在tensorflow环境中输入如下命令：conda install --channel https://conda.anaconda.org

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Tensorflow入门教程（三十五）——常用多类图像分割损失函数

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...1、Cross Entropy 交叉熵损失函数是每个像素将类预测值与目标值进行比较，然后再对所有像素求平均值。公式如下所示，其中p是真实类别值，p’是预测类别概率值。 ?...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...(weight_loss * gen_dice_coef) return loss 4、Focal loss Focal loss是对Cross Entropy函数的改进，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。

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TensorFlow从0到1 - 14 - 交叉熵损失函数——防止学习缓慢

接下来开始使用梯度下降法进行迭代训练，从Epoch-Cost曲线可以看到“损失”快速降低，到第100次时就很低了，到第300次迭代时已经几乎为0，符合预期，如下图：正常的学习接下来换一种初始化策略。...，那么交叉熵损失函数计算公式如下：交叉熵损失函数评价交叉熵损失，注意以下3点：交叉熵无法改善隐藏层中神经元发生的学习缓慢。...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

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Tensorflow入门教程（三十四）——常用两类图像分割损失函数

常用的两类图像分割损失函数有二值交叉熵，dice系数，tversky，FocalLoss等。今天我将在TensorFlow下复现上述损失函数，并进行结果对比。...1、Cross Entropy 交叉熵损失函数是逐像素将类预测值与目标值进行比较，然后再对所有像素求平均值。公式如下所示，其中p是真实类别值，p’是预测属于类别1的概率值。 ?.../ (denominator + smooth_tf)) return loss 4、Focal loss Focal loss是对Cross Entropy函数的改进，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。...loss_1 + loss_0) loss = tf.reduce_mean(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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谷歌大脑前员工：PyTorch真香，我已经把TensorFlow代码都搬过去啦！

我要把我的TensorFlow代码都搬迁过去。 ? 要知道，Denny Britz四个月前还认为TensorFlow和PyTorch大部分时候差别不大，除了个别情况，选哪个都行。 ?...他觉得相比TensorFlow，PyTorch有以下几点不同：统一性。...众说纷纭的框架们 TensorFlow和PyTorch哪家强，这是一个经久不衰的话题。 ?...有人认为，PyTorch上手快，如果已经学会了Numpy和Python，非常容易上手，而TensorFlow对新手却非常不友好，要学很多很多额外的概念，要很久才能上手。...还有TensorFlow用户自己吐槽，TensorFlow调试起来过于困难，不像PyTorch那样可以很方便的修改出问题的那行代码。

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动态 | TensorFlow 2.0 新特性来啦，部分模型、库和 API 已经可以使用

：由于令人难以置信的多样化社区，TensorFlow 已经发展成为世界上最受欢迎和广泛采用的 ML 平台之一。...TensorFlow 将在 SavedModel 上作为 TensorFlow 服务、TensorFlow Lite、TensorFlow.js、TensorFlow Hub 等的交换格式进行标准化。...TensorFlow 的 contrib 模块已经超出了在单个存储库中可以维护和支持的范围。较大的项目单独维护会更好，而较小的扩展将整合到核心 TensorFlow 代码。...您已经可以使用 tf.keras 和 Eager execution、预打包模型和部署库来开发 TensorFlow2.0 方法。今天，部分分发策略 API 也已经可用。...我们对 TensorFlow2.0 和它即将带来的变化感到非常兴奋。TensorFlow 已经从一个用于深度学习的软件库成长为所有包括类型机器学习的整个生态系统。

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TensorFlow从0到1 | 第十四章：交叉熵损失函数——防止学习缓慢

接下来开始使用梯度下降法进行迭代训练，从Epoch-Cost曲线可以看到“损失”快速降低，到第100次时就很低了，到第300次迭代时已经几乎为0，符合预期，如下图： ? 接下来换一种初始化策略。...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。交叉熵损失函数定义如下： ?...在证明它真的能避免学习缓慢之前，有必要先确认它是否至少可以衡量“损失”，后者并不显而易见。一个函数能够作为损失函数，要符合以下两个特性：非负；当实际输出接近预期，那么损失函数应该接近0。...，那么交叉熵损失函数计算公式如下： ? 评价交叉熵损失，注意以下3点：交叉熵无法改善隐藏层中神经元发生的学习缓慢。...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： ? ? ? ?

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深度学习PyTorch，TensorFlow中GPU利用率较低，CPU利用率很低，且模型训练速度很慢的问题总结与分析

如何定制化编译Pytorch，TensorFlow，使得CNN模型在CPU，GPU，ARM架构和X86架构，都能快速运行，需要对每一个平台，有针对性的调整。...此时，如果你的网络结构已经固定，此时只需要改变batch size的大小，就可以尽量利用完整个GPU的内存。...在TensorFlow下面，也有这个加载数据的设置。...其实都已经够了，然后加载到GPU上，GPU内存能放下，影响不大。所以估计是你的内存相对小了，导致的问题。试一下。...一般torch或者TensorFlow都做了这一块的优化。可以查看你的pytorch版本，是否支持。 print(torch.get_num_threads()) print(torch.

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