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：（三）tensorflow2.0 - 自定義loss function（損失函數）
前文分別講了tensorflow . 中自定義Layer和自定義Model，本文將來討論如何自定義損失函數。 一 tensorflow . 自定義layer 二 tensorflow . 自定義Model 三 tensorflow . 自定義loss function 損失函數 四 tensorflow . 實戰稀疏自動編碼器SAE 自定義損失函數有兩種情況，一種比較簡單，而另一種稍顯復雜。 先 ...
2020-02-03 12:24 1 2940 推薦指數：
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（一）tensorflow2.0 - 自定義layer
最近在用tensorflow2.0搭建一個簡單的神經網絡，雖然結構簡單但是由於對自定義有要求，官方提供的layer和model不能滿足要求，因此需要自行對layer、model、loss function進行自定義。由於tensorflow2.0發布不久，國內相關文章較少，我便決定 ...
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- 自定義loss function（損失函數） （四）tensorflow2.0 - 實戰稀疏自動 ...
【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 ...
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 ...
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教程27：自定義層
一、網絡層layer的常見操作 通常機器學習模型可以表示為簡單網絡層的堆疊與組合，而tensorflow就提供了常見的網絡層，為我們編寫神經網絡程序提供了便利。 TensorFlow2推薦使用tf.keras來構建網絡層，tf.keras來自原生keras，用其來構建網絡具有更好 ...