Tensorflow 损失函数（loss function）及自定义损失函数（三）
的损失函数，本篇为tensorflow自定义损失函数。 （一）tensorflow内置的四个损 ...
原文：TensorFlow里面损失函数
损失算法的选取 损失函数的选取取决于输入标签数据的类型： 如果输入的是实数 无界的值，损失函数使用平方差 如果输入标签是位矢量 分类标志 ，使用交叉熵会更适合。 均值平方差 在TensorFlow没有单独的MSE函数，不过由于公式比较简单，往往开发者都会自己组合，而且也可以写出n种写法，例如： MSE tf.reduce mean tf.pow tf.sub logits, outputs , . ...
2020-04-15 12:45 0 596 推荐指数：
相关推荐
『TensorFlow』SSD源码学习_其七：损失函数
Fork版本项目地址：SSD 一、损失函数介绍 SSD损失函数分为两个部分：对应搜索框的位置loss（loc）和类别置信度loss（conf）。（搜索框指网络生成的网格） 详细的说明如下： i指代搜索框序号，j指代真实框序号，p指代类别序号，p=0表示背景， 中取1表示此时第i个搜索框 ...
tensorflow进阶篇-4(损失函数2)
Hinge损失函数主要用来评估支持向量机算法，但有时也用来评估神经网络算法。下面的示例中是计算两个目标类(-1,1)之间的损失。下面的代码中，使用目标值1，所以预测值离1越近，损失函数值越小： 两类交叉函数熵损失函数(Cross-entropy loss)有时也作为逻辑损失函数 ...
tensorflow 自定义损失函数示例
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
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 ...
【tensorflow2.0】损失函数losses
一般来说，监督学习的目标函数由损失函数和正则化项组成。（Objective = Loss + Regularization） 对于keras模型，目标函数中的正则化项一般在各层中指定，例如使用Dense的 kernel_regularizer 和 bias_regularizer等参数指定权重 ...
深度学习TensorFlow笔记——损失函数
1.损失函数---------经典损失函数--------交叉熵：交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离，它是分类问题中使用比较广的一种损失函数。通过q来表示p的交叉熵为： Softmax将神经网络前向传播得到的结果变成概率分布，原始神经网络的输出被用作置信度来生成新的输出，而新的输出满足 ...
tensorflow2.0——交叉熵损失函数
平方损失函数求导后，偏导太小，迭代更新慢，所以考虑用交叉熵损失函数（注意标记值和预测值不能写反了）（标记值为0或1，对0取对数是不存在的额）： 交叉熵损失函数满足作为损失函数的两大规则：非负性，单调一致性 ...