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 ...
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 error loss. A variant for classification is also sometim ...
2020-04-21 18:01 0 2524 推荐指数:
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 ...
Module: tf.keras.callbacks class BaseLogger 该类的结构: ...
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 ...
Update:2020/01/11 如果想要在 tf.keras 中使用 AdamW、SGDW 等优化器,请将 TensorFlow 升级到 2.0,之后在 tensorflow_addons 仓库中可以找到该优化器,且可以正常使用,具体参照:【tf.keras】AdamW: Adam ...
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: ...
的损失函数,本篇为tensorflow自定义损失函数。 (一)tensorflow内置的四个损 ...
自定义层 官方教程:https://tensorflow.google.cn/guide/kera ...