自定义损失函数 In statistics, the Huber loss is a loss function used in robust regression, that is less sensitive to outliers in data than the squared ...

自定义损失函数：根据问题的实际情况，定制合理的损失函数。 例如： 对于预测酸奶日销量问题，如果预测销量大于实际销量则会损失成本；如果预测销量小于实际销量则会损失利润。在实际生活中，往往制造一盒酸奶的成本和销售一盒酸奶的利润是不等价的。因此，需要使用符合该问题的自定义损失函数。 自定义损失函数 ...

1.自定义层 对于简单、无状态的自定义操作，你也许可以通过 layers.core.Lambda 层来实现。但是对于那些包含了可训练权重的自定义层，你应该自己实现这种层。 这是一个 Keras2.0 中，Keras 层的骨架（如果你用的是旧的版本，请更新到新版）。你只需要实现三个方法即可 ...

转：http://blog.itpub.net/31545819/viewspace-2215108/ 介绍 梯度提升技术在工业中得到了广泛的应用，并赢得了许多Kaggle比赛。（https://github.com/Microsoft/LightGBM/blob/master ...

的损失函数，本篇为tensorflow自定义损失函数。 （一）tensorflow内置的四个损 ...

这个自定义损失函数的背景：（一般回归用的损失函数是MSE, 但要看实际遇到的情况而有所改变） 我们现在想要做一个回归，来预估某个商品的销量，现在我们知道，一件商品的成本是1元，售价是10元。 如果我们用均方差来算的话，如果预估多一个，则损失一块钱，预估少一个，则损失9元钱（少赚 ...

Keras中自定义复杂的loss函数 By 苏剑林 | 2017-07-22 | 92497位读者 | Keras是一个搭积木式的深度学习框架，用它可以很方便且直观地搭建一些常见的深度学习模型。在tensorflow出来之前，Keras就已经几乎是当时最火的深度学习框架 ...

tensorflow2自定义损失函数 一、总结 一句话总结： 直接定义函数，然后在compile时传给loss即可 二、tensorflow2自定义损失函数 转自或参考：tensorflow2.x学习笔记十七：自定义网络层、模型以及损失函数https ...