自定義損失函數 In statistics, the Huber loss is a loss function used in robust regression, that is less sensitive to outliers in data than the squared ...

自定義損失函數：根據問題的實際情況，定制合理的損失函數。 例如： 對於預測酸奶日銷量問題，如果預測銷量大於實際銷量則會損失成本；如果預測銷量小於實際銷量則會損失利潤。在實際生活中，往往制造一盒酸奶的成本和銷售一盒酸奶的利潤是不等價的。因此，需要使用符合該問題的自定義損失函數。 自定義損失函數 ...

1.自定義層 對於簡單、無狀態的自定義操作，你也許可以通過 layers.core.Lambda 層來實現。但是對於那些包含了可訓練權重的自定義層，你應該自己實現這種層。 這是一個 Keras2.0 中，Keras 層的骨架（如果你用的是舊的版本，請更新到新版）。你只需要實現三個方法即可 ...

轉：http://blog.itpub.net/31545819/viewspace-2215108/ 介紹 梯度提升技術在工業中得到了廣泛的應用，並贏得了許多Kaggle比賽。（https://github.com/Microsoft/LightGBM/blob/master ...

的損失函數，本篇為tensorflow自定義損失函數。 （一）tensorflow內置的四個損 ...

這個自定義損失函數的背景：（一般回歸用的損失函數是MSE, 但要看實際遇到的情況而有所改變） 我們現在想要做一個回歸，來預估某個商品的銷量，現在我們知道，一件商品的成本是1元，售價是10元。 如果我們用均方差來算的話，如果預估多一個，則損失一塊錢，預估少一個，則損失9元錢（少賺 ...

Keras中自定義復雜的loss函數 By 蘇劍林 | 2017-07-22 | 92497位讀者 | Keras是一個搭積木式的深度學習框架，用它可以很方便且直觀地搭建一些常見的深度學習模型。在tensorflow出來之前，Keras就已經幾乎是當時最火的深度學習框架 ...

tensorflow2自定義損失函數 一、總結 一句話總結： 直接定義函數，然后在compile時傳給loss即可 二、tensorflow2自定義損失函數 轉自或參考：tensorflow2.x學習筆記十七：自定義網絡層、模型以及損失函數https ...