我正在做我的第一个Python语言机器学习项目-使用TensorFlow尝试使用Moby Hyphenator II数据集对单词进行音节化。我将其视为多标签分类问题，其中单词及其音节以以下格式编码： T e n - s o r - f l o w rmse = torch.mean(torch.sqrt(mse + epsilon))
return (bce
浏览 51提问于2021-07-29得票数 0
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我正在尝试使用tensorflow集线器上提供的预训练BERT来实现一个学习排名模型。我使用的是ListNet损失函数的一个变体，它要求每个训练实例都是与查询相关的几个排序文档的列表。我需要模型能够接受形状(batch_size，list_size，sentence_length)中的数据，其中模型在每个训练实例的'list_size‘轴上循环，返回排名并将它们传递给损失函数。在一个只包含密集层的简单模型<
浏览 31提问于2021-05-16得票数 1
我正在尝试实现一个在Pytorch中具有以下损失函数定义的网络loss = F.nll_loss(logits, labels)在tensorflow中，我有以下代码
logits = tf.nn.log_so
浏览 3提问于2018-12-11得票数 0
对于某些特定情况，我需要向W添加一个符号函数，然后将其输入到损失函数中来计算我的损失。即：W = sign(W); #can be realized by the Lambda layer inkeras是的，这真的很奇怪，但在我的工作中
浏览 1提问于2019-01-03得票数 1
我正在研究tensorflow.keras中的一个不平衡的分类问题。我决定按照this answer on cross validated的建议计算“几何平均分”。我在一个名为imbalanced-learn的包中发现了一个implementation of it，并意识到它不能用作tensorflow.keras.Model.compile(metrics=[])中的指标之一；而且由于我还希望在每次调用时都向它传递一个参数，所以我决定自己实现一个自定义</em
浏览 17提问于2020-07-22得票数 2
我使用来自Tensorflow加载项的triplet_semihard_loss()函数来计算特性嵌入的三重态损失。我的ResNet-50，embedding_output的输出是(None,8,8,2048)。V
浏览 6提问于2021-04-16得票数 0
我正在使用Tensorflow为一个二进制情感分析类调整BERT。我想使用自定义训练循环/损失函数。为了进行调试，我尝试将我的训练循环简化为只计算标准的二进制交叉熵，这应该等同于我使用二进制交叉熵作为损失函数来调用model.fit() (它工作得非常好)。然而，在运行这个简化的训练循环时，我得到了与上面相同的错误，并且我不确定是什么导致了它。注意:我使用的是tensorflow 2.3.
浏览 27提问于2021-08-17得票数 0
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如何实现自定义丢失功能？使用下面的代码会导致错误：import torch.nn as nnimport torchvision.transforms asoutputs = model(x) print(outputs.data.max(1)[1])tensor([0, 1, 1, 0])在上面的代码中
浏览 0提问于2018-12-30得票数 25
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我的目标model = Model([model_body.input, *y_true], model_loss)Error loading layer ValueError</e
浏览 6提问于2019-12-08得票数 2
现在，我想使用机器学习工具包来测试它，方法是将它托管在Google服务器中。这就是为什么我必须将我的Keras程序转换为一个TensorFlow Lite程序的原因。函数build_vgg19_loss_network是我实现的自定义丢失函数，必须由GAN使用。出现此问题的部分代码自定义丢失函数的实现方式如下：
def build_vgg19
浏览 0提问于2019-08-20得票数 3
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该模型是用Pytorch实现的，我正在尝试实现损失函数，其中涉及到匈牙利算法，但使用Keras和Tensorflow作为Keras模型的自定义损失函数。在Facebook的原始实现中，它在中是第81-82行 def hungarian_loss(losses):
row_inddist
浏览 22提问于2020-06-07得票数 6
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我试图在我的Keras序列模型(TensorFlow 2.6.0)中使用自定义丢失函数。这种自定义损耗(理想情况下)将计算数据损失加上物理方程的残差(例如扩散方程、Navier等)。在这个MWE中，我去掉了数据损失项和其他方程损失，只使用输出wrt的导数作为输入。可以找到数据集。from numpy import loadtxtfrom keras.layers
浏览 2提问于2021-10-16得票数 1
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我感兴趣的是在tensorflow中使用一个考虑错误类型的自定义丢失函数。例如，我想要创建一个函数，它比其他函数更重地衡量某种类型的错误(预测类1和标签是3类)(用标签预测第2类，用第3类预测)。我使用Keras实现了一个类似于()中显示的丢失函数。但是，我想知道如何在tensorflow中直接实现类似的东西。目前，不幸的是，我没有运气。我试着或多或少地在其当前的tensorflow</em
浏览 1提问于2018-05-07得票数 0
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在tensorflow 2.0+中，我需要帮助创建一个自定义丢失函数，以便从CNN获得对in分布(如果该图像属于训练类别)图像的自信预测，而对于不分布图像(任何随机图像)，则得到一个低预测值。为了定义损失函数，通过在原始预测(Pi)和目标概率分布y之间进行插值来调整softmax预测概率，其中插值的程度由网络的置信度(C)表示：
我需要帮助来<e
浏览 3提问于2021-12-24得票数 1
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我想要实现一个自定义的损失函数，它比较y_actual和y_prediction，这样损失函数就可以计算出在给定位置的张量中匹配了多少个元素，并将这个数字作为损失返回。我试着访问元素，并手动计算它，但我猜这需要在每次迭代时从GPU读取到CPU的值，而且速度会非常慢。since 3 elems match in their corresponding positions, and 1 doesn't
loss = 3 (or
浏览 3提问于2020-07-27得票数 1
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我试图最大化接近真实值的预测数量，即使这会导致疯狂的异常值，否则可能会偏离中位数(我已经有一个工作损失)或均值。因此，我尝试了这个自定义损失函数： def lossMetricPercentGreaterThanTenPercentError(y_true, y_pred): CURRENTLYDOESN'T WORK AS LOSS: NOT DIFFERENTIABLE
ValueError:
浏览 31提问于2019-07-02得票数 1
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model = Model(inputs=inputs, outputs=[output1, output2]) 我想为回归分支实现一个自定义损失函数(my_loss_reg())，以便在回归端添加分类损失的一部分，如下所示，
def my_loss_reg(y_true,为了计算分类损失，我
浏览 2提问于2020-10-07得票数 0
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低估和高估的不同成本
、、、、
我有一个回归问题，但成本函数是不同的:低估的成本高于高估的成本。例如，如果预测值<TRUE值，则成本为3*( true -预测)^2；如果预测值>TRUE值，则成本为1*( true -预测)^2。我应该做哪些修改来调整这个成本函数？有什么推荐的读物吗？
浏览 1提问于2017-06-28得票数 2
我试图在TF2.2中实现来自this paper的损失函数( TensorFlow 1.10.1中的一个现有版本，由论文作者制作，可以在here中找到)。 然而，损失函数的理论细节与我的问题无关。我的损失函数： def z_score_based_deviation_loss(y_true, y_pred):
浏览 75提问于2020-06-24得票数 1
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来自TensorFlow的我觉得，除了在Keras中实现基本的、顺序的模型之外，其他任何东西都是很难实现的。有那么多事情是自动发生的。在TensorFlow中，您总是知道占位符(输入/输出)、形状、结构、.因此，这是非常容易的，例如，设置定制损失。
定义多个输出和自定义丢失函数的清晰方法是什么？在TensorFlow中
浏览 0提问于2019-01-28得票数 5
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