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 ...
注:不知道是否正确 示例一: import keras.backend as K from keras import Sequential from keras.layers import Dense import numpy as np def getPrecision y true, y pred : TP K.sum K.round K.clip y true y pred, , TP N ...
2020-04-15 10:51 5 590 推荐指数:
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 ...
比赛得分公式如下: 其中,P为Precision , R为 Recall。 GBDT训练基于验证集评价,此时会调用评价函数,XGBoost的best_iteration和best_score均是基于评价函数得出。 评价函数: input: preds和dvalid ...
转自: https://kexue.fm/archives/4493/,感谢分享! 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,以theano为后端,而如今Keras已经 ...
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%A8%E8%87%AA%E5%AE%9A%E4%B9%89%E6%8D%9F%E5%A4%B1%E5 ...
1. 比较一般的自定义函数: 需要注意的是,不能像sklearn那样直接定义,因为这里的y_true和y_pred是张量,不是numpy数组。示例如下: 用的时候直接: 2. 比较复杂的如AUC函数: AUC的计算需要整体数据,如果直接 ...
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 ...
评价函数的值反映了所设计系统的好坏,值越小越好,在理想情况下其值为0。 打开: Editors --> Merit function 设置评价函数:在Merit function 窗口中点击:tools --> default merit function,得到下图 共分为 ...
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 ...