Tensorflow 損失函數（loss function）及自定義損失函數（三）
的損失函數，本篇為tensorflow自定義損失函數。 （一）tensorflow內置的四個損 ...
原文：TensorFlow里面損失函數
損失算法的選取 損失函數的選取取決於輸入標簽數據的類型： 如果輸入的是實數 無界的值，損失函數使用平方差 如果輸入標簽是位矢量 分類標志 ，使用交叉熵會更適合。 均值平方差 在TensorFlow沒有單獨的MSE函數，不過由於公式比較簡單，往往開發者都會自己組合，而且也可以寫出n種寫法，例如： MSE tf.reduce mean tf.pow tf.sub logits, outputs , . ...
2020-04-15 12:45 0 596 推薦指數：
相關推薦
『TensorFlow』SSD源碼學習_其七：損失函數
Fork版本項目地址：SSD 一、損失函數介紹 SSD損失函數分為兩個部分：對應搜索框的位置loss（loc）和類別置信度loss（conf）。（搜索框指網絡生成的網格） 詳細的說明如下： i指代搜索框序號，j指代真實框序號，p指代類別序號，p=0表示背景， 中取1表示此時第i個搜索框 ...
tensorflow進階篇-4(損失函數2)
Hinge損失函數主要用來評估支持向量機算法，但有時也用來評估神經網絡算法。下面的示例中是計算兩個目標類(-1,1)之間的損失。下面的代碼中，使用目標值1，所以預測值離1越近，損失函數值越小： 兩類交叉函數熵損失函數(Cross-entropy loss)有時也作為邏輯損失函數 ...
tensorflow 自定義損失函數示例
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
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 ...
【tensorflow2.0】損失函數losses
一般來說，監督學習的目標函數由損失函數和正則化項組成。（Objective = Loss + Regularization） 對於keras模型，目標函數中的正則化項一般在各層中指定，例如使用Dense的 kernel_regularizer 和 bias_regularizer等參數指定權重 ...
深度學習TensorFlow筆記——損失函數
1.損失函數---------經典損失函數--------交叉熵：交叉熵刻畫了兩個概率分布之間的距離，它是分類問題中使用比較廣的一種損失函數。通過q來表示p的交叉熵為： Softmax將神經網絡前向傳播得到的結果變成概率分布，原始神經網絡的輸出被用作置信度來生成新的輸出，而新的輸出滿足 ...
tensorflow2.0——交叉熵損失函數
平方損失函數求導后，偏導太小，迭代更新慢，所以考慮用交叉熵損失函數（注意標記值和預測值不能寫反了）（標記值為0或1，對0取對數是不存在的額）： 交叉熵損失函數滿足作為損失函數的兩大規則：非負性，單調一致性 ...