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沙龙
1
回答
时,在
Keras
中使用什么丢失
函数
、
、
、
、
对于多类分类问题,
Keras
和tf.
keras
有像SparseTopKCategoricalAccuracy和TopKCategoricalAccuracy这样的度量标准。但是,如果使用
损失
函数
(
如
SparseCategoricalCrossentropy或CategoricalCrossentropy ),则无法达到这两个指标的最大值。当一个人想要最
大化
SparseTopKCategoricalAccuracy或TopKCategoricalAccuracy时,什么是一个很好的
浏览 1
提问于2020-09-19
得票数 3
1
回答
如
何在
Keras
中最
大化
损失
函数
、
、
在
Keras
中,优化器(默认优化器)默认情况下会最小化
损失
函数
。有没有什么方法可以让优化器最
大化
损失
函数
?
浏览 46
提问于2019-07-15
得票数 1
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1
回答
最
大化
keras
模型中的二进制cross_entropy
、
、
我不知道如何创建一个在
keras
模型
中最
大化
二进制cross_entropy
损失
的模型。研究:只需将
损失
乘以-1,以使
损失
函数
最
大化
,同时尽量减少
损失
:但使用: model.compile(loss=-1 * 'binary_crossentropy给了我一个自定义
函数
,它近似于
keras
binary_crossentropy
损失<
浏览 7
提问于2020-04-09
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如
何在
Keras
DQN中实现梯度上升
、
、
、
、
我在
Keras
中的DQN模型存在一些问题,这意味着尽管该模型运行,但在epsilon的单个和多个周期中,平均回报会随着时间的推移而减少。即使经过长时间的训练,这一点也不会改变。 ? ? 我的想法是,这是由于在
Keras
中使用MeanSquareError作为
损失
函数
(最小化误差)。所以我正在尝试实现梯度上升(以最
大化
回报)。如
何在
Keras
中做到这一点?()]) 在尝试实现梯度上升时,通过‘翻转’梯度(作为负
损失
还是反向
损失
浏览 47
提问于2020-11-23
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在整个数据集上评估
损失
的
Keras
网络,而不是按元素计算的
、
、
、
我试图使用
keras
神经网络生成一组输出,这些输出在(一个组)中进行评估,以确定性能(而不是按元素划分)。这与典型的
损失
函数
(
如
mse )不同,mse计算每个元素的单个
损失
值。之所以需要这种方法,是因为不能只看奇异元素来理解性能,也没有“理想”输出可与之相比,只有一个应该最小化或最
大化
的“分数”。我一直试图使用自定义丢失
函数
和角角中一些普通的密集层来完成这项工作,但它非常不稳定。是否有更好的/预先存在的方法?(见下面图像中当前设置的伪代码)
浏览 2
提问于2021-07-23
得票数 0
1
回答
最
大化
皮尔逊相关性,
损失
函数
应该是什么?
、
、
、
、
我正在使用
Keras
进行深度学习预测任务,我的目标是最
大化
预测值和真实标签之间的皮尔逊相关性。 在这种情况下,理想的
损失
函数
是什么?
浏览 0
提问于2018-04-18
得票数 3
1
回答
Keras
中的多元Poisson
损失
函数
、
我想用
Keras
进行多元泊松回归。换句话说,我希望最
大化
输出向量(i)中每个元素的Product[P(y_true[i] | y_pred[i])]。在这种情况下,P将表示泊松pmf。我相信我可以用一个自定义的
损失
函数
来做到这一点。然而,事实证明,如何使用
keras
.backend中的可用
函数
实现此
损失
函数
是一项挑战。
浏览 1
提问于2018-10-17
得票数 2
2
回答
Keras
中的代价
函数
置换
、
、
目前,我尝试在
Keras
R中预测图像中某些对象的位置。我只对对象的中心感兴趣,所以我尝试预测图像中的中心坐标(x_center,y_center)。我假设在我的图像
中最
多有两个这样的对象。因此,我的学习目标是向量:公共
损失
函数
"mean_squared_error“不起作用我认为我需要实现一个自定义的mad
损失
的方法是定义一个
损失
函数
浏览 0
提问于2018-05-19
得票数 0
2
回答
需要使用if语句的自定义
损失
函数
、
、
、
我正在尝试训练DNN,输出3个值(x,y,z),其中x和y是我正在寻找的对象的坐标,z是对象存在的概率 我需要自定义
损失
函数
: 如果错误,我不关心x和y的值,所以z_true<0.5应该等于(0, 0
浏览 21
提问于2019-01-12
得票数 2
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1
回答
如何通过过滤自定义tensorflow
损失
函数
?
、
、
、
我知道我们可以像下面的方法一样创建自定义
损失
函数
。(y_true, y_pred) model.add(feature_layer)opt = tf.
keras
.optimizers.Adam(learning_rate= alpha) 但是,我不知道如
何在
自定义
损失
函数
中使用过滤器(因为它看起来只支持<
浏览 3
提问于2020-10-19
得票数 1
回答已采纳
2
回答
在多个
损失
核上训练具有单一输出的模型
、
、
、
、
我正在使用
keras
构建一个图像分割模型,并希望在多个
损失
函数
上训练我的模型。我已经看到链接,但我正在为这种情况寻找一个更简单和直接的解决方案,因为我的
损失
函数
相当复杂。谁能告诉我如
何在
keras
中建立一个具有多个
损失
的单输出模型。
浏览 13
提问于2019-11-04
得票数 0
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2
回答
Keras
如何计算具有相同
损失
函数
的多个输出之间的
损失
?它是把它们加起来还是做一个平均值?
、
我在R中使用
Keras
,它的文档指定: 如果模型有多个输出,则可以通过传递字典或
损失
列表,对每个输出使用不同的
损失
。然后,该模型将最小化的
损失
值将是所有个人
损失
的总和。在这种情况下,我有多个输出,但是应用了相同的
损失
函数
,
Keras
仍然对它们进行求和,或者它是否进行了另一个转换,
如
average?
浏览 0
提问于2019-07-26
得票数 2
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1
回答
如何将spearman秩相关作为
keras
中的
损失
函数
?
、
、
、
我想写一个
损失
函数
,使两个向量之间的spearman秩相关性最
大化
。不幸的是,我找不到一个现有的实现,也找不到一个很好的方法来计算
keras
中向量的秩,所以我可以自己使用这个公式来实现它。def rank_correlation(y_true, y_pred):#### More model
浏览 0
提问于2021-05-09
得票数 0
0
回答
Keras
中的自定义
损失
、
我想在
Keras
中实现一个自定义
损失
,将最后一个仿射层作为输入。这是中描述的SGM
损失
。 这意味着
损失
函数
不仅将y_true和y_predict作为参数,还将最后一个仿射层作为参数。如
何在
keras
中实现这一点?
浏览 2
提问于2017-12-06
得票数 0
4
回答
tensorflow.python.
keras
.losses.BinaryCrossentropy'>:未能将<class TypeError类型的对象转换为张量
、
、
、
、
import functools import pandas as pdfrom tensorflow import
keras
([ tf.
keras
.layers.Dense(10, activation='relu'),
浏览 3
提问于2020-06-09
得票数 4
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2
回答
Keras
损失
函数
中的“`None`”
、
、
我在使用Tensorflow和
keras
时遇到了问题。我们可以这样解释这个问题: 我们有一个模型(卷积神经网络),它的输出形式是[None, 7, 7, 6]。我们有一个
函数
“定制丢失”。该
函数
具有y_true和y_pred参数。它们是[7,7,6]格式的。当我编译它时,我得到了错误消息:TypeError: must be real number, not Tensor。
浏览 3
提问于2018-08-27
得票数 1
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2
回答
如
何在
softplus中使用tfa.losses.TripletSemiHardLoss()?
、
、
、
我想使用三重
损失
和软加
函数
来训练一个十流神经网络,就像在文章“为个人重新识别的三重
损失
进行辩护”(2017)中使用的那样。我找到了
损失
函数
如何使用tfa.losses.TripletSemiHardLoss()和tf.nn.softplus()
函数
,但我不能同时使用它们。='relu'), tf.
keras
.layers.Dropo
浏览 71
提问于2021-06-18
得票数 0
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1
回答
用于重放学习的train_on_batch自定义丢失fnc
、
、
、
、
)如
何在
Keras
中实现此丢失
函数
并与train_on_batch一起使用?
Keras
的train_on_batch方法似乎分别用
损失
函数
计算小批中每个数据点的
损失
。由于我的批处理包含新的和重放的数据点,这将无法工作。So how can I
Keras</em
浏览 7
提问于2021-01-04
得票数 0
1
回答
具有条件返回值的自定义
损失
、
、
、
我想要一个具有这种正则化的
损失
函数
:对于每个预测,如果预测点的范数低于0.9或大于1,我希望应用正则化。所以我写了这个: def custom_loss(y_true, y_pred): n =我尝试了在
keras
环境之外的
损失
,它似乎是有效的。
损失
函数
之外工作,而不能在
keras
损失
函数
内部工作?它如<e
浏览 12
提问于2019-06-21
得票数 1
回答已采纳
1
回答
Keras
模型的精度优化而非
损失
、
、
、
、
如果我正确地理解了
损失
函数
对模型的重要性,它将指导基于最小
损失
值的模型的训练。因此,例如,如果我希望我的模型被训练,以便有最小的平均绝对误差,我应该使用MAE作为
损失
函数
。我的疑问是:在培训过程中,模型的重点不应该是最
大化
acc (或最小化1/acc)而不是最小化MSE吗?如果这样做的话,这个模型不是会给我们更高的精确度吗?因为它知道它必须在训练的过程
中最
大化
它?
浏览 1
提问于2019-06-07
得票数 2
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