原文:『開發技巧』Keras自定義對象(層、評價函數與損失)

.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Keras . 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: build input shape : 這是你定義權重的地方。這個方法必須設self.built True,可以通過 ...

2019-07-15 12:02 0 396 推薦指數:

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keras自定義評價函數

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 ...

Wed Apr 15 18:51:00 CST 2020 5 590
xgboost 自定義評價函數(metric)與目標函數

比賽得分公式如下: 其中,P為Precision , R為 Recall。 GBDT訓練基於驗證集評價,此時會調用評價函數,XGBoost的best_iteration和best_score均是基於評價函數得出。 評價函數: input: preds和dvalid ...

Sun May 28 06:07:00 CST 2017 0 7514
keras 中如何自定義損失函數

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 ...

Thu Dec 01 05:53:00 CST 2016 0 3114
tf.keras自定義損失函數

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 ...

Wed Apr 22 02:01:00 CST 2020 0 2524
Keras 自定義

1.對於簡單的定制操作,可以通過使用layers.core.Lambda來完成。該方法的適用情況:僅對流經該的數據做個變換,而這個變換本身沒有需要學習的參數. 這里用Lambda定義了一個對張量進行切片操作的 2.對於具有可訓練權重的定制,需要 ...

Wed Sep 20 01:15:00 CST 2017 0 4912
keras自定義

一、基本定義方法 當然,Lambda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 ...

Fri Mar 06 16:41:00 CST 2020 0 2343
自定義損失函數

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 ...

Thu May 30 23:56:00 CST 2019 0 579
 
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