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

最近在用tensorflow2.0搭建一个简单的神经网络，虽然结构简单但是由于对自定义有要求，官方提供的layer和model不能满足要求，因此需要自行对layer、model、loss function进行自定义。由于tensorflow2.0发布不久，国内相关文章较少，我便决定 ...

- 自定义loss function（损失函数） （四）tensorflow2.0 - 实战稀疏自动 ...

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 ...

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 ...

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 ...

　　一、网络层layer的常见操作 　　通常机器学习模型可以表示为简单网络层的堆叠与组合，而tensorflow就提供了常见的网络层，为我们编写神经网络程序提供了便利。 　　TensorFlow2推荐使用tf.keras来构建网络层，tf.keras来自原生keras，用其来构建网络具有更好 ...