对其概念、公式及用途进行阐述，希望能达到看过的伙伴对各种损失函数有个大致的了解以及使用。...在分类问题模型中（不一定是二分类），如逻辑回归、神经网络等，在这些模型的最后通常会经过一个sigmoid函数（softmax函数），输出一个概率值（一组概率值），这个概率值反映了预测为正类的可能性（一组概率值反应了所有分类的可能性...不计算其loss，其loss会为0，并且，在采用size_average时，不会计算那一类的loss，除的时候的分母也不会统计那一类的样本 reduce：bool类型，返回值是否为标量，默认为True...监督学习中，因为训练集中每个样本的标签是已知的，此时标签和预测的标签之间的KL散度等价于交叉熵。...hinge loss专用于二分类问题，标签值 ? ，预测值 ? 。二分类问题的目标函数的要求如下：当 ? 大于等于 ? 或者小于等于 ?
因此如果你正在使用TensorFow2.0，那么使用Keras构建深度学习模型是您的不二选择。在Keras API中总共有如下三大块： ?...常用的数据集（datasets） 在TensorFlow2.0中，常用的数据集需要使用tf.keras.datasets来加载，在datasets中有如下数据集。 ?...损失函数（Losses） 我们知道当我们设计好模型时我们需要优化模型，所谓的优化就是优化网络权值使损失函数值变小，但是损失函数变小是否能代表精度越高呢？那么多的损失函数，我们又该如何选择呢？...对于损失函数的使用你可以像下面这样使用： loss = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy() loss = tf.keras.losses.mean_squared_error...(),loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(),metrics=['accuracy']) 4 Functions 在Functions中，有一个
前言 本文介绍卷积神经网络的入门案例，通过搭建和训练一个模型，来对10种常见的物体进行识别分类；使用到CIFAR10数据集，它包含10 类，即：“飞机”，“汽车”，“鸟”，“猫”，“鹿”， “狗”，“青蛙...CIFAR 数据集中的图片，形状是 (32, 32, 3)，我们可以在声明第一层时将形状赋值给参数 input_shape 。...越深的层中，宽度和高度都会收缩。..., loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics...五、使用模型 通常使用 model.predict( ) 函数进行预测。
（Objective = Loss + Regularization） 对于keras模型，目标函数中的正则化项一般在各层中指定，例如使用Dense的 kernel_regularizer 和 bias_regularizer...对于二分类模型，通常使用的是二元交叉熵损失函数 binary_crossentropy。...二，损失函数和正则化项 对于keras模型，目标函数中的正则化项一般在各层中指定，损失函数在模型编译时候指定。 ? ? 三，内置损失函数 内置的损失函数一般有类的实现和函数的实现两种形式。...，类实现形式为 SparseCategoricalCrossentropy) hinge(合页损失函数，用于二分类，最著名的应用是作为支持向量机SVM的损失函数，类实现形式为 Hinge) kld(相对熵损失...也可以对tf.keras.losses.Loss进行子类化，重写call方法实现损失的计算逻辑，从而得到损失函数的类的实现。 下面是一个Focal Loss的自定义实现示范。
前言 本文介绍卷积神经网络的入门案例，通过搭建和训练一个模型，来对几种常见的花朵进行识别分类； 使用到TF的花朵数据集，它包含5类，即：“雏菊”，“蒲公英”，“玫瑰”，“向日葵”，“郁金香”；共 3670...本篇文章主要的意义是带大家熟悉卷积神经网络的开发流程，包括数据集处理、搭建模型、训练模型、使用模型等；更重要的是解在训练模型时遇到“过拟合”，如何解决这个问题，从而得到“泛化”更好的模型。...使用更完整的训练数据，数据集应涵盖模型应处理的所有输入范围。仅当涉及新的有趣案例时，其他数据才有用。...比如：在训练集的花朵图片都是近距离拍摄的，测试集的花朵有部分是远距离拍摄，训练出来的模型，自然在测试集的准确度不高了；如果一开始在训练集也包含部分远距离的花朵图片，那么模型在测试集时准确度会较高，基本和训练集的准确度接近...，这里使用 Dropout 应用到网络层中，它会随机将一部分神经元的激活值停止工作，在训练过程中从该层中暂时退出，从而不对输出产生影响；后续训练先恢复之前被停止工作的神经元，再随机将一部分神经元停止工作
优点:在图像领域工作效果显著,如图像分类、目标检测、语义分割等。 CNN是一种经典的神经网络模型，在计算机视觉领域取得了重大突破。它通过卷积层和池化层来提取图像中的特征，并通过全连接层进行分类或回归。...以下是一个简单的MLP示例代码，用于二分类任务： import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers # 构建MLP模型 model...MLP：MLP作为传统的深度学习模型，适用于各种结构化数据和传统机器学习任务。在金融领域的风险评估、销售预测和客户分类等任务中广泛应用。 在选择模型时，需要根据任务的特点和数据类型进行权衡和选择。...2）由于Transformers在多种模态中占主导地位，ConvNets在视觉以外的领域是否也具有很强的通用感知能力还有待研究。 本文从两个方面进行贡献。..., 3)由下游任务决定内核大小,通常只在中高层使用大 型内核层,以及4)添加3x3conv而不是更多的大内核,同 时放大模型的深度。
前言 深度学习模型在图像识别领域的应用越来越广泛。通过对图像数据进行学习和训练，这些模型可以自动识别和分类图像，帮助我们解决各种实际问题。...文章中会详细解释代码的每一步，并展示模型在测试集上的准确率。此外，还将通过一张图片的识别示例展示模型的实际效果。...在使用 urllib.request 下载数据集时，有时会遇到证书验证的问题。通过这行代码可以忽略证书验证，确保数据集能够顺利下载。...传入训练集图像数据和对应标签，指定迭代次数为10，并提供验证集用于验证训练过程中的性能。...最后，使用模型的 predict() 方法对图片进行预测，得到预测结果的概率分布。找到概率分布中概率最大的类别下标，并获取类别标签。最后打印出预测的类别名称。
作者 | 黎国溥 责编 | 寇雪芹 出品 | AI 科技大本营（ID:rgznai100） 前言 本文介绍卷积神经网络的入门案例，通过搭建和训练一个模型，来对几种常见的花朵进行识别分类；使用到TF...的花朵数据集，它包含5类，即：“雏菊”，“蒲公英”，“玫瑰”，“向日葵”，“郁金香”；共 3670 张彩色图片；通过搭建和训练卷积神经网络模型，对图像进行分类，能识别出图像是“蒲公英”，或“玫瑰”，还是其它...本篇文章主要的意义是带大家熟悉卷积神经网络的开发流程，包括数据集处理、搭建模型、训练模型、使用模型等；更重要的是解在训练模型时遇到“过拟合”，如何解决这个问题，从而得到“泛化”更好的模型。...比如：在训练集的花朵图片都是近距离拍摄的，测试集的花朵有部分是远距离拍摄，训练出来的模型，自然在测试集的准确度不高了；如果一开始在训练集也包含部分远距离的花朵图片，那么模型在测试集时准确度会较高，基本和训练集的准确度接近...正则化 正则化的方法有多种，这里使用 Dropout 应用到网络层中，它会随机将一部分神经元的激活值停止工作，在训练过程中从该层中暂时退出，从而不对输出产生影响；后续训练先恢复之前被停止工作的神经元，再随机将一部分神经元停止工作
它由一个编码器和一个解码器组成，编码器将输入图像映射到潜在空间的分布，解码器从潜在空间的分布中重新生成图像。VAEs在图像生成方面具有很好的表现，并且它们还可以用于图像重构、图像插值等任务。3....在训练过程中，首先通过生成器生成假图像，然后通过判别器对真实图像和假图像进行分类。最后，通过GAN模型来训练生成器，使其生成的图像能够更好地迷惑判别器。...聚合多模态信息将多个模态的信息（如图像、文本、语音等）结合起来进行图像生成是一个有挑战性的任务。未来的研究可以探索如何有效地聚合多模态信息，以实现更丰富、多样化的图像生成。...手写数字进行分类。...然后，使用梯度信息生成对抗样本，对原始图像进行微小的扰动，使得模型在对抗样本上产生错误分类。接着，通过使用这些对抗样本进行训练，以增强模型对对抗样本的鲁棒性。最后，再次评估模型在对抗样本上的性能。
在深度学习中，自监督学习和对抗性训练是两种强大的技术。自监督学习通过设计预任务来生成伪标签，减少对标注数据的依赖；对抗性训练通过生成对抗样本，提高模型的鲁棒性。...本文将详细讲解如何使用Python实现自监督学习与对抗性训练，包括概念介绍、代码实现和示例应用。目录自监督学习简介自监督学习实现对抗性训练简介对抗性训练实现示例应用：图像分类总结1....npimport matplotlib.pyplot as plt2.2 数据预处理使用MNIST数据集作为示例数据，并进行必要的预处理。...=losses.SparseCategoricalCrossentropy(), metrics=['accuracy'])2.5 训练模型使用自监督任务训练模型。...希望通过本文的教程，你能掌握这两种技术，并应用到实际的深度学习任务中。
使用训练有素的模型 一、Fashion MNIST数据集 Fashion MNIST数据集包括一些运动鞋和衬衫等衣物；我们从下图中先看一下： 给不同类别的 运动鞋和衬衫等衣物，进行索引分类；每个图像都映射到一个标签...使用训练好后的模型对测试集进行预测。（在本示例中为test_images数组）1. 验证预测是否与test_labels数组中的标签匹配。...七、源代码： # 本程序基于TensorFlow训练了一个神经网络模型来对运动鞋和衬衫等衣物的图像进行分类。 # 使用tf.keras （高级API）在TensorFlow中构建和训练模型。...''' model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(...在此示例中，训练数据在train_images和train_labels数组中。 2.该模型学习关联图像和标签。 3.要求模型对测试集进行预测（在本示例中为test_images数组）。
（Objective = Loss + Regularization） 对于keras模型，目标函数中的正则化项一般在各层中指定，例如使用Dense的 kernel_regularizer 和 bias_regularizer...损失函数在模型编译时候指定。对于回归模型，通常使用的损失函数是平方损失函数 mean_squared_error。...对于二分类模型，通常使用的是二元交叉熵损失函数 binary_crossentropy。...，用于多分类，要求label为序号编码形式，类实现形式为 SparseCategoricalCrossentropy) hinge(合页损失函数，用于二分类，最著名的应用是作为支持向量机SVM的损失函数...也可以对tf.keras.losses.Loss进行子类化，重写call方法实现损失的计算逻辑，从而得到损失函数的类的实现。 下面是一个Focal Loss的自定义实现示范。
如何构建具有自定义结构和层次的神经网络:Keras中的图卷积神经网络(GCNN) 在生活中的某个时刻我们会发现，在Tensorflow Keras中预先定义的层已经不够了!我们想要更多的层!...图卷积神经网络 在传统的神经网络层中，我们在层输入矩阵X和可训练权值矩阵w之间进行矩阵乘法，然后应用激活函数f。因此，下一层的输入(当前层的输出)可以表示为f(XW)。...在我们的例子中，我们想要定义一个简单的图卷积层，如本教程开始部分所解释的那样。为此，我们需要从类层创建一个子类，定义的_init_方法，构建和调用。...在编写这一模型时，需要进一步注意。由于卷积层需要整个邻接矩阵，所以我们需要传递整个特征矩阵(带标签的和没带标签的实例)，但是模型应该只训练带标签的实例。...因此，我们定义了一个自定义的损失函数，其中稀疏分类cossentropy只计算在标记的实例。此外，我们将未标记实例的标签随机化，以确保在训练期间不会使用它们。
： 准确度分类得分 在多标签分类中，此函数计算子集精度：为样本预测的标签集必须完全匹配y_true（实际标签）中相应的标签集。...在数据中存在的标签可以被排除，比如计算一个忽略多数负类的多类平均值时，数据中没有出现的标签会导致宏平均值（marco average）含有0个组件. 对于多标签的目标，标签是列索引....默认情况下，y_true和y_pred中的所有标签按照排序后的顺序使用. pos_label : 字符串或整型，默认为1. 如果average = binary并且数据是二进制时需要被报告的类....三、返回值 precision : 浮点数(如果average不是None) 或浮点数数组, shape =[唯一标签的数量] 二分类中正类的精确率或者在多分类任务中每个类的精确率的加权平均....如果每个类别的样本数量差不多，那么宏平均和 微平均没有太大差异 如果每个类别的样本数量差异很大，那么注重样本量多的类时使用微平均，注重样本量少的类时使用宏平均 如果微平均大大低于宏平均，那么检查样本量多的类来确定指标表现差的原因
[tem5cblsga.png] 2.2 查看数据是否平衡 分类器的设计都是基于类分布大致平衡这一假设，通常假定用于训练的数据是平衡的，即各类所含样本数大致相当。...TensorFlow 提供了 Dataset 类可以方便加载训练的数据，使用方式为 tf.data.Dataset。 其中，训练集的数据，我们进行了随机打乱。...然后对这个输出进行 softmax 计算，取出 softmax 值最大的那个元素对应的标签作为我们的分类结果。...： [3depzzwzhj.png] loss_object = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy() optimizer = tf.keras.optimizers.SGD...更深的网络层次，可以更换模型，比如使用 VGG16，ResNet 等更深的网络，或者在现有的网络中添加更多的卷积层进行尝试 更多的训练数据，数据量的增长能极大的提高模型的精度跟泛化能力 使用别的优化器，
本文将深入探讨迁移学习的基本原理、核心方法及其在实际中的应用，并提供代码示例以帮助读者更好地理解和掌握这一技术。...以下是一个在胸部X光片数据集上使用迁移学习进行肺炎检测的示例。...，迁移学习通过使用在大规模文本语料库上预训练的语言模型，可以显著提高在特定领域或任务上的分类性能。...以下是一个使用迁移学习进行工业设备故障检测的示例。...本文详细介绍了迁移学习的基本概念、核心方法及其在实际中的应用，并提供了具体的代码示例，帮助读者深入理解和掌握这一技术。希望本文能够为您进一步探索和应用迁移学习提供有价值的参考。
BCE Loss Binary Cross-Entropy Loss（BCE Loss）：用于度量二元分类任务（即每个样本都只有两个类别）中的预测概率与实际标签之间的差异。...当 y=1 时，损失计算为 -log(p)；当 y=0 时，损失计算为 -log(1-p)。模型的目标是最小化损失，这将使预测的概率接近实际标签。...import tensorflow as tf # 假设我们有一个二分类问题 labels = [1, 0, 1] # 实际标签 logits = [0.8, 0.3, 0.6] # 模型预测的概率...return loss # 假设我们有一个二分类问题 labels = [1, 0, 1] # 实际标签 logits = [2.0, -1.0, 1.0] # 模型预测的logits labels...在多类别分类问题中，在二分类问题中，Hinge Loss 的定义如下： Hinge Loss =\sum_{i=1}^{N} \max(0, 1 - y_i f(x_i)) 在多类别分类问题中，Multiclass
常用的分类和回归的指标都在keras.metrics模块中。Keras指标是keras.metrics.Metric类的子类。与层一样，指标具有一个存储在TensorFlow变量中的内部状态。...: 0.0931 - accuracy: 0.9727 - rmse: 7.4312使用回调函数Keras中的回调函数是一个对象（实现了特定方法的类实例），在调用fit函数时被传入模型，并在训练过程中的不同时间点被模型调用...回调函数实现的方式是将keras.callbacks.Callback类子类化。然后实现下列方法，在训练过程中的不同时间点被调用。...)完成的某些Keras层中，在训练过程和推断过程中具有不同的行为。...注意：调试代码时，最好使用急切执行，不要使用@tf.function装饰器。一旦代码能够成功运行之后，便可使用其进行加速。
，因此init函数中的属性为实例化对象的属性 对于类属性的访问，通过点来进行，如 Employee.empCount # 调用实例化对象的函数 emp1.displayEmployee() emp2.displayEmployee...() 继承问题 继承的目的是避免代码的重复撰写，子类不仅能使用自己的函数和属性，同时在不编写函数的情况下使用父类的函数与属性 在使用继承的方式：类名(父类名) 多继承子类：（父类1，父类2） #!...，实现前向传播 return y model = MyModel() 使用类方法建立鸢尾花分类神经网络 import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers...() # 搭建优化器sgd，损失函数，和衡量指标 model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.SGD(lr=0.1), loss=...tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False), metrics=['sparse_categorical_accuracy
相对熵（KL散度） 在信息熵的基础上，我们可以引入相对熵，即KL散度的概念： KL散度是指，当我们用一个分布q(x)来拟合另一个分布p(x)时，会导致的信息增量。...，pytorch的cross entropy内置算法居然是错的，这显然是不太可能的，更大的概率是我们在使用上存在着偏差。...entropy函数在实际的运行中发现效率略低于pytorch内置的函数实现，因此，在实际的应用中，更建议使用系统内置的cross entropy函数，尽管其定义真心奇葩，唉。。。...---- 又又注： 像pytorch那样自带one-hot内置实现的cross entropy函数在tensorflow中也有相应的代码实现，即：tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy...伪cross entropy合理性分析 这里，我们重新给出我们错误的cross entropy的公式如下： 2021-03-28 (25).png 记错这个公式的浅层原因其实也直接，因为当问题恰好为二分类时
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