經典的損失函數----交叉熵 1 交叉熵: 　　分類問題中使用比較廣泛的一種損失函數, 它刻畫兩個概率分布之間的距離 　　給定兩個概率分布p和q, 交叉熵為:　　H(p, q) = -∑ p(x) log q(x) 　　當事件總數是一定的時候， 概率函數滿足： 任意x p(X ...

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 ...

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 ...

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

一、定義 損失函數（loss function）是用來估量你模型的預測值f(x)與真實值Y的不一致程度，它是一個非負實值函數，通常使用L(Y, f(x))來表示，損失函數越小，模型的魯棒性就越好。 經典機器學習算法，他們最本質的區別是分類思想（預測f(x)的表達式）不同，有的是 ...

0. 前言 1. 損失函數 2. Margin 3. Cross-Entropy vs. Squared Error 總結 參考資料 0. 前言 “盡管新技術新算法層出不窮，但是掌握好基礎算法就能解決手頭 90% 的機器學習問題 ...

###基礎概念 損失函數（loss function）是用來估量你模型的預測值f(x)與真實值Y的不一致程度，換句話，可以解釋為我們構建模型得到的預測值與真實值之間的差距。它是一個非負實值函數,通常使用L(Y, f(x))來表示，損失函數越小，模型的魯棒性就越好。損失函數是經驗風險函數的核心 ...

是tensorflow庫中實現了的損失函數，如果想自定義損失函數，然后將損失函數傳入model.compile ...