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 ...
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 元,售价是 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 元钱 少赚的 。 显然,我宁愿预估多了,也不想预估少了。 所以,我们就自己定义一个损失函数,用来分段地看,当yhat 比 y大时怎么样 ...
2017-12-22 17:33 0 5293 推荐指数:
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的损失函数,本篇为tensorflow自定义损失函数。 (一)tensorflow内置的四个损 ...
是tensorflow库中实现了的损失函数,如果想自定义损失函数,然后将损失函数传入model.compile ...
前文分别讲了tensorflow2.0中自定义Layer和自定义Model,本文将来讨论如何自定义损失函数。 (一)tensorflow2.0 - 自定义layer (二)tensorflow2.0 - 自定义Model (三)tensorflow2.0 - 自定义loss ...
git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning/tree/master/07_tensorflow/ ...
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 ...
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: ...
http://lazycoderx.com/2016/10/09/keras%E4%BF%9D%E5%AD%98%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%97%B6%E4%BD%BF%E7%94%A ...