轉自: https://kexue.fm/archives/4493/,感謝分享! 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,以theano為后端,而如今Keras已經 ...
. 比較一般的自定義函數: 需要注意的是,不能像sklearn那樣直接定義,因為這里的y true和y pred是張量,不是numpy數組。示例如下: 用的時候直接: . 比較復雜的如AUC函數: AUC的計算需要整體數據,如果直接在batch里算,誤差就比較大,不能合理反映整體情況。這里采用回調函數寫法,每個epoch計算一次: 調用回調函數示例: 整體示例: 運行結果: ...
2017-11-15 16:39 1 8220 推薦指數:
轉自: https://kexue.fm/archives/4493/,感謝分享! 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,以theano為后端,而如今Keras已經 ...
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 ...
注:不知道是否正確 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 ...
/details/76903927 如下,自定義評估函數 maxrecall: 參數和輪 ...
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 ...
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 ...
keras 自定義 metrics ilufei2019 2018-11-26 14:36:00 瀏覽2698 函數 mean 展開閱讀全文 自定義 Metrics ...
一、基本定義方法 當然,Lambda層僅僅適用於不需要增加訓練參數的情形,如果想要實現的功能需要往模型新增參數,那么就必須要用到自定義Layer了。其實這也不復雜,相比於Lambda層只不過代碼多了幾行,官方文章已經寫得很清楚了:https://keras.io/layers ...