经典的损失函数----交叉熵 1 交叉熵: 　　分类问题中使用比较广泛的一种损失函数, 它刻画两个概率分布之间的距离 　　给定两个概率分布p和q, 交叉熵为:　　H(p, q) = -∑ p(x) log q(x) 　　当事件总数是一定的时候， 概率函数满足： 任意x p(X ...

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 ...

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 ...

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

一、定义 损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数，通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。 经典机器学习算法，他们最本质的区别是分类思想（预测f(x)的表达式）不同，有的是 ...

0. 前言 1. 损失函数 2. Margin 3. Cross-Entropy vs. Squared Error 总结 参考资料 0. 前言 “尽管新技术新算法层出不穷，但是掌握好基础算法就能解决手头 90% 的机器学习问题 ...

###基础概念 损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，换句话，可以解释为我们构建模型得到的预测值与真实值之间的差距。它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心 ...

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 ...