1、经典损失函数：分类问题和回归问题是监督学习的两大种类。这一节将分别介绍分类问题和回归问题中使用到的经典损失函数。分类问题希望解决的是将不同的样本分到事先定义到的经典损失函数。...Softmax回归本身就可以作为一个学习算法来优化分类结果，但在tensorflow中，softmax回归的参数被去掉了，它只是一层额外的处理层，将神经网络的输出变成一个概率分布。...2、自定义损失函数：tensorflow不仅支持经典的损失函数。还可以优化任意的自定义损失函数。下面介绍如何通过自定义损失函数的方法，使得神经网络优化的结果更加接近实际问题的需求。...因为一般商品的成本和商品的利润不会严格相等，所以使用前文介绍的均方误差损失函数就不能够很好的最大化销售利润。...也就是说，在这样的设置下，模型会更加偏向于预测少一点。而如果使用军方误差作为损失函数，那么w1将会是[0.97437561, 1.0243336]。使用这个损失函数会尽量让预测值离标准打哪更近。
在之前的篇章中我分享过2D和3D分割模型的例子，里面有不同的分割网络Unet，VNet等。今天我就从损失函数这个方向给大家分享一下在分割模型中常用的一些函数。...1、dice_loss 我在之前的文章中用的损失函数一直都是dice_loss，在这篇文章中《V-Net: Fully Convolutional Neural Networks for Volumetric...2、tversky_loss 分割任务中的主要挑战之一是数据的不平衡性，例如癌症区域和非癌症区域相差很大，所以有一些文章为了解决数据不平衡性问题，提出了一些改进的损失函数，在这篇文章中《Tversky...3、generalised_dice_loss 再多分类分割任务中类别间也会存在不平衡性的挑战，在这篇文章中《Generalised Dice overlap as a deep learning loss...我用tensorflow复现了上面三种损失函数的2D版本和3D版本，具体实现我已经分享到github上： https://github.com/junqiangchen/Image-Segmentation-Loss-Functions
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...1.for … in 循环 循环,遍历,迭代 都是指把容器中的数据一个一个获取出来 lst = [1,2,3,4,5] i = 0 while i<len(lst): print(lst[i]) i...+=1 # 无法用while 它的索引下标获取集合其中的值; setvar = { "a","b","c"} for .. in .....可迭代对象( 通常用到的是: 容器类型数据 , range对象 , 迭代器 ) 2.遍历集合 container = { "taibai","wusir","wuchao","bijiao"}...for 一般用于数据的遍历 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/170074.html原文链接：https://javaforall.cn
Keras 不支持低级计算，但它运行在诸如 Theano 和 TensorFlow 之类的库上。 在本教程中，我们将使用 TensorFlow 作为 Keras backend。...在这种情况下，我们可以考虑定义和使用我们自己的损失函数。这种用户定义的损失函数称为自定义损失函数。...注意，我们将实际值和预测值的差除以 10，这是损失函数的自定义部分。在缺省损失函数中，实际值和预测值的差值不除以 10。 记住，这完全取决于你的特定用例需要编写什么样的自定义损失函数。...在这里我们除以 10，这意味着我们希望在计算过程中降低损失的大小。 在 MSE 的默认情况下，损失的大小将是此自定义实现的 10 倍。...定义 keras 的自定义损失函数 要进一步使用自定义损失函数，我们需要定义优化器。我们将在这里使用 RMSProp 优化器。RMSprop 代表均方根传播。
读了将近一个下午的TensorFlow Recurrent Neural Network教程，翻看其在PTB上的实现，感觉晦涩难懂，因此参考了部分代码，自己写了一个简化版的Language Model...这可能被你认为是常识，但是在自然语言处理中，这个任务是可以用概率统计模型来描述的。就拿The fat cat sat on the mat来说。...并且使用语言模型来生成新的文本。 在本文中，我们更加关注的是，如何使用RNN来推测下一个词。 数据准备 TensorFlow的官方文档使用的是Mikolov准备好的PTB数据集。...batch_size: 神经网络使用随机梯度下降，数据按多个批次输出，此为每个批次的数据量 num_steps: 每个句子的长度，相当于之前描述的n的大小，这在循环神经网络中又称为时序的长度。...为了满足随机梯度下降的需要，我们还需要把数据整理成一个个小的批次，每次喂一个批次的数据给TensorFlow来更新权重，这样，数据就整理为[batch_len, batch_size, num_steps
损失函数是模型优化的目标，所以又叫目标函数、优化评分函数，在keras中，模型编译的参数loss指定了损失函数的类别，有两种指定方法： model.compile(loss='mean_squared_error...，或者一个TensorFlow/Theano符号函数。...TensorFlow/Theano张量 y_pred: 预测值. TensorFlow/Theano张量，其shape与y_true相同 实际的优化目标是所有数据点的输出数组的平均值。...categorical_crossentropy(y_true, y_pred): return K.categorical_crossentropy(y_true, y_pred) 注意: 当使用...categorical_crossentropy损失时，你的目标值应该是分类格式 (即，如果你有10个类，每个样本的目标值应该是一个10维的向量，这个向量除了表示类别的那个索引为1，其他均为0)。
使用Keras和tensorflow2.2可以无缝地为深度神经网络训练添加复杂的指标 Keras对基于DNN的机器学习进行了大量简化，并不断改进。...这里，我们将展示如何基于混淆矩阵(召回、精度和f1)实现度量，并展示如何在tensorflow 2.2中非常简单地使用它们。...在训练中获得班级特定的召回、精度和f1至少对两件事有用: 我们可以看到训练是否稳定，每个类的损失在图表中显示的时候没有跳跃太多 我们可以使用一些技巧-早期停止甚至动态改变类权值。...还有一个关联predict_step，我们在这里没有使用它，但它的工作原理是一样的。 我们首先创建一个自定义度量类。...由于tensorflow 2.2，可以透明地修改每个训练步骤中的工作（例如，在一个小批量中进行的训练），而以前必须编写一个在自定义训练循环中调用的无限函数，并且必须注意用tf.功能启用自动签名。
上一篇介绍了回归任务的常用损失函数，这一次介绍分类任务的常用损失函数 深度学习中的损失函数 一.分类任务 与回归任务不同，分类任务是指标签信息是一个离散值，其表示的是样本对应的类别，一般使用...one-hot向量来表示类别，例如源数据中有两类，分别为猫和狗，此时可以使用数字1和数字2来表示猫和狗，但是更常用的方法是使用向量[0,1]表示猫，使用向量[1,0]表示狗。...one-hot的中文释义为独热，热 的位置对应于向量中的1，所以容易理解独热的意思是指向量中只有一个位置为1，而其他位置都为0。...，对于已经能正确分类的样本即预测标签已经是正负1的样本不做惩罚，其loss为0，对于介于-1~1的预测标签才计算损失。...交叉熵使用的最多。
前言：本文简单总结了一下python中for循环的使用 ---- 目录 for循环迭代字符串 for打印数字 注意for循环不能迭代数值类型 for循环打印数字的话要借用range函数 for循环可用来初始化列表...简单的往列表里添加数据 列表推导式 ---- python中for循环一般用来迭代字符串，列表，元组等。...for循环迭代字符串 for循环可以把字符串里面的元素都依次取出来，自动赋值给变量i然后再执行循环体内的代码块 print 里面的end可以设置每个值打印之后输出的字符串，默认是换行...for打印数字 注意for循环不能迭代数值类型 eg:int类型，123属于一个数，一个整体，算一个元素 for循环打印数字的话要借用range函数 range函数可以取到一个范围内的整数...举个例子 ——range(a,b) 举个例子 ——range(a,b,c) for循环可用来初始化列表 存放大量数据，想要不停的接收数据，而且不想用那么多变量时可以用列表推导式
从具体实现上来讲，Keras是TensorFlow的一个依赖（dependency）。但，从设计上希望用户只透过TensorFlow来使用，即tf.keras。...由于Layer提供了集中函数式的调用方式，通过这种调用构建层与层之间的网络模型。 所以其编程特点： 1. 我们构建层，通过layer对象的可调用特性，或者使用apply与call实现链式函数调用。...导入 import tensorflow as tf import tensorflow.keras as keras import tensorflow.keras.layers as layers...layer就不再赘述，仅在步骤3、4的有所改变，可直接使用Sequential构建顺序模型，即使用add方法直接添加layer。...参数构建模型 seq_model = keras.Sequential(layers=[input_layer, hide1_layer, hide2_layer, output_layer]) 之后的训练中不要忘记改变
图像分类是机器学习中的一项重要任务。这项任务有很多比赛。良好的体系结构和增强技术都是必不可少的，但适当的损失函数现在也是至关重要的。...例如，在kaggle蛋白质分类挑战赛中（https://www.kaggle.com/c/human-protein-atlas-image-classification），几乎所有的顶级团队都使用不同的损失来训练他们的卷积神经网络...在这篇文章中，我们将会讨论不同的损失函数的适用情况。 Focal loss 如果数据集中有一个稀少的类，那么它对摘要损失的影响很小。...SphereFace 和CosFace损失 这些损失非常接近 ArcFace。在 SphereFace 中，不使用执行附加边界，而是使用乘法因子： ?...Lambda 是一个真正的值，扮演缩放因子的角色。 ? 分类损失通常被表述为交叉熵损损失，但这里概率被后分布所取代： ? ? 分类部分起鉴别作用。但文章中还有一个可能的部分： ?
总第121篇 前言 在机器学习中，同一个数据集可能训练出多个模型即多个函数（如下图所示，同样的数据集训练出三种不同的函数）,那么我们在众多函数中该选择哪个函数呢？...2.平方损失函数 平方损失就是线性回归中的残差平方和，常用在回归模型中，表示预测值（回归值）与实际值之间的距离的平方和。...3.绝对损失函数 绝对损失与平方损失类似，也主要用在回归模型中，表示预测值与实际值之间的距离。...5.对数损失函数 对数损失函数主要用在逻辑回归中，在逻辑回归模型中其实就是预测某个值分别属于正负样本的概率，而且我们希望预测为正样本的概率越高越好。...6.Hinge损失函数 Hinge损失主要用在SVM算法中，具体公式如下： 形状比较像合页，又称合页损失函数 Yi表示样本真实分类，Yi=-1表示负样本，Yi=1表示正样本，Yi~表示预测的点到分离超平面的距离
tensorflow2.0建议使用tf.keras作为构建神经网络的高级API 接下来我就使用tensorflow实现VGG16去训练数据背景介绍： 2012年 AlexNet 在 ImageNet 上显著的降低了分类错误率...在2014年牛津大学机器人实验室尝试构建了更深的网络，文章中称为"VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS"，如VGG16，有16层，虽然现在看起来稀疏平常，但与 AlexNet...数据的预处理 import os import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import datasets...加载数据 这里为了训练方便，就使用CIFAR10的数据集了，获取该数据集很方便，只需keras.datasets.cifar10.load_data()即可获得 # train data train_date...训练数据 这里我们同样使用Tensorflow提供的一个接口compile实现训练，大家也可以改用其他的方法实现数据的更新。
概述 在日常开发的过程中，同学们都遇到过需要RecyclerView无限循环的需求，但是在官方提供的几种LayoutManager中并未支持无限循环。...选择自定义LayoutManager，实现循环的RecyclerView。 自定义LayoutManager的难度较高，本文将带大家一起实现这个自定义LayoutManager，效果如下图所示。...的宽高，但是在自定义LayoutManager中需要考虑ItemDecoration，所以需要通过如下两个API获取测量后的View大小: //获取child的宽度，并将ItemDecoration考虑进来...在LayoutManager中，并非靠直接调用ItemView的layout函数进行子View的布局，而是使用layoutDecorated与layoutDecoratedWithMargins, 两者的区别是后者考虑了...具体步骤如下： 使用recycler.getViewForPosition(int pos)从缓存中获取子View 当可布局区域有多余的空间时,通过addView(View view)将对子View进行添加
在很多关于医学图像分割的竞赛、论文和项目中，发现 Dice 系数(Dice coefficient) 损失函数出现的频率较多，这里整理一下。...使用图像分割，绕不开Dice损失，这个就好比在目标检测中绕不开IoU一样。...使用图像分割，绕不开Dice损失，这个就好比在目标检测中绕不开IoU一样。...如果预测正确，也就是分子中的蓝色交汇的部分，称之为True Positive，属于True Positive的像素的数量就是分子的值。...黄色区域：预测为negative，但是GT中是positive的False Negative区域； 红色区域：预测为positive，但是GT中是Negative的False positive区域； 对于
简化NLP：TensorFlow中tf.strings的使用 TensorFlow中很早就包含了tf.strings这个模块，不过实话说，在tf 1.x的固定计算图的情况下，各种操作颇为复杂，我们在迎来了...2.0中才更好可以看出tf.strings的威力。...tf.strings的其中一个重要的作用是可以使字符串成为TensorFlow的第一公民，可以直接加入到模型的输入中，在上一篇最简单的BERT调用中，就用到了类似技术 （https://github.com.../qhduan/bert-model） 详细来说，我们之前在NLP中如果要将字符串进行计算，需要进行下面几步： 首先需要将字符串分词，例如英文常见用空格、标点分词，中文使用分词器或者干脆按字分词 其次需要计算一个词表...这样做有几个好处： 避免了很多多余的代码，比如额外的分词、计算词表等 保证模型的统一性，例如模型本身就包含了分词和符号转换，就可以直接把模型打包、发布（例如用tensorflow hub），这样别人可以不加载或使用任何第三方代码和程序也能直接用你的模型了
鸽了这么久了的ModelBuilder教程，开始恢复更新了，嘤嘤嘤 现在开始讲迭代器，迭代是指以一定的自动化程度多次重复某个过程，通常又称为循环。说的通俗点就是批量循环处理，简称批处理。...需要注意的是个模型仅可使用一个迭代器。如果模型中已经存在一个迭代器，那么就没办法再添加迭代器了，只能嵌套一个子模型，在子模型里使用。 ? ?...ModelBuilder提供了四个大类，十二种迭代，在之后的文章中我会依次讲到，这次讲前两个，For循环和While 循环，本质上和编程中的For循环和While 循环工作原理完全相同 For循环，起始值到结束值按特定次数运行工作流...相较于上一个for循环的实现，这个While 循环添加了两个计算值工具和While 循环 两个计算值工具第一个是计算缓冲区距离，然后输出长整型字段，并将其作为距离添加到缓冲区工具中 ? ?...然后将其作为输入值添加到while循环中 ? ? 最后的文件存储依旧使用行内变量替换 ? ? 运行结果如下 ? ? ? ? 最后，祝诸位 Merry Christmas!
需要注意的是个模型仅可使用一个迭代器。如果模型中已经存在一个迭代器，那么就没办法再添加迭代器了，只能嵌套一个子模型，在子模型里使用。...ModelBuilder提供了四个大类，十二种迭代，在之后的文章中我会依次讲到，这次讲前两个，For循环和While 循环，本质上和编程中的For循环和While 循环工作原理完全相同 For循环，起始值到结束值按特定次数运行工作流...简单来说，你可以把他理解成为一个开关，如果达到你设定的条件，循环会自动终止 还是这个多环缓冲区的案例，我们来深入了解一下While 循环 相较于上一个for循环的实现，这个While 循环添加了两个计算值工具和...While 循环 两个计算值工具第一个是计算缓冲区距离，然后输出长整型字段，并将其作为距离添加到缓冲区工具中 如果我们不加以限制的话，他会无限循环，所以添加了第二个计算值工具来限制它所输出的value...然后将其作为输入值添加到while循环中 最后的文件存储依旧使用行内变量替换 运行结果如下
InfoNCE 代表噪声对比估计，是一种用于自我监督学习的对比损失函数，使用分类交叉熵损失来识别一组不相关的噪声样本中的正样本。...因此，我们可以使用1-DSC 作为骰子损失，以最大限度地提高两个集之间的重叠。...，同一批次的其他语句皆为负例等，使用的损失函数主要是Multiple Negative Ranking Loss，数学上的表达式为： 这个丢失函数可以很好地训练嵌入，以便在检索设置中使用正对(例如 query...L2损失函数用来最小化误差，也是比 L1更优先的损失函数。但是，当数据集中存在异常值时，L2的性能不会很好，因为平方差会导致更大的错误。 简而言之，使用L2更容易求解，但使用L1对离群点更加鲁棒。...Huber Loss 也是回归中使用的一种损失函数，它对数据中的异常值不如误差平方损失那么敏感。它具有对异常点不敏感和极小可微的特点，使得损失函数具有良好的性质。
TensorFlow 支持占位符placeholder。占位符并没有初始值，它只会分配必要的内存。在会话中，占位符可以使用 feed_dict 馈送数据。...feed_dict是一个字典，在字典中需要给出每一个用到的占位符的取值。...在训练神经网络时需要每次提供一个批量的训练样本，如果每次迭代选取的数据要通过常量表示，那么TensorFlow 的计算图会非常大。因为每增加一个常量，TensorFlow 都会在计算图中增加一个结点。...所以说拥有几百万次迭代的神经网络会拥有极其庞大的计算图，而占位符却可以解决这一点，它只会拥有占位符这一个结点。...返回：Tensor类型 例1 import tensorflow as tf x = tf.placeholder(tf.string) with tf.Session() as sess:
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