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...交叉熵损失可以从理论公式推导出几个结论（优点），具体公式推导不在这里详细讲解，如下： 预测的值跟目标值越远时，参数调整就越快，收敛就越快； 不会陷入局部最优解 交叉熵损失函数的标准形式（也就是二分类交叉熵损失...Tensorflow： BinaryCrossentropy[1]：二分类，经常搭配Sigmoid使用 tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=False...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 ?
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。...()) 注意，如果标签不是one-hot编码的，而是类别的整数编码，那么应该使用tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy函数来计算交叉熵损失。...Focal Loss Focal Loss是一种针对分类问题中类别不平衡的损失函数，在2017年的论文《Focal Loss for Dense Object Detection》中提出。...x_{uj}目标就是希望每一对正负样本中的正样本预估值要大于负样本的预估值。从公式看就是 （正反馈）越大越好， （负反馈）越小越好。 5....Hinge Loss Hinge Loss和BPR Loss差不多，一般都是用于pair-wise的任务中。其目标是最大化正确分类与错误分类之间的间隔。
感知机模型 感知机模型就是上文中的 sign(w^Tx+b)=0 为了方便，直接将模型改成： sign(w\cdot x+b)=0 对于二分类的正确分类有： 正例输出y_i = +1， w\cdot...输出w,b 过程解释：如果一个误分类点在超平面的一侧，调整两个参数，使得超平面向着该误分类点移动，以此来减少误分类点的和分离超平面的距离，直至超平面将该点正确分类。...输出层设计 四种设计 根据输出值的区间来进行分类： o \in R^d输出属于整个实数区间，如正弦函数曲线预测、年龄的预测、股票的走势预测等 o \in [0,1]输出值落在[0,1]之间，如图片的像素归一化到...同时实现Softmax函数和交叉熵损失函数，接口为tf.keras.losses.categorical_crossentropy(y_true, y_pred, from_logits=False)...(loss) # 可以利用 losses.CategoricalCrossentropy(from_logits)类方式同时实现 Softmax与交叉熵损失函数的计算 ctiteon = keras.losses.CategoricalCrossentropy
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...='sgd') 你可以传递一个现有的损失函数名，或者一个TensorFlow/Theano符号函数。...该符号函数为每个数据点返回一个标量，有以下两个参数: y_true: 真实标签. TensorFlow/Theano张量 y_pred: 预测值....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)。...为了将 整数目标值 转换为 分类目标值，你可以使用Keras实用函数to_categorical： from keras.utils.np_utils import to_categorical categorical_labels
在下一节中，我们将更详细地了解学生模型的训练机制。 知识蒸馏中的损失函数 为了训练学生模型，我们仍然可以使用教师模型的软标签以及学生模型的预测来计算常规交叉熵损失。...这就是为什么为了使这个损失函数很好地适合蒸馏状态，学生模型需要更大一点。 Tang等人探索了在两个损失之间插值的想法：扩展softmax和MSE损失。数学上，它看起来是这样的： ?...注意，在本例中，我使用Adam作为优化器，学习速率为1e-3。 训练循环 在看到结果之前，我想说明一下训练循环，以及如何在经典的model.fit()调用中包装它。...注意get_kd_loss() 函数。这可以是我们之前讨论过的任何损失函数。我们在这里使用的是一个训练过的教师模型，这个模型我们在前面进行了微调。...使用 ? 训练学生模型 使用了MSE的损失，我们可以看到验证精度大幅下降到~56%。同样的损失也出现了类似的情况，这表明需要进行正则化。 ?
01 数据集和目标在本示例中，我们将使用MNIST数据集的从0到9的数字图像。其形态如下图所示：我们训练该模型的目的是为了将图像分类到其各自的标签下，即：它们在上图中各自对应的数字处。...我会在下文中对它们进行详细的解释。03 超参数我将通过如下方面，来选择正确的超参数集：首先，让我们定义一些超参数作为起点。后续，您可以针对不同的需求，对其进行调整。...其次，将损失函数定义为CategoricalCrossentropy（用于多类式分类）。...接着，通过将优化器 (即：adamax)、损失函数、以及各项指标（由于所有类都同等重要、且均匀分布，因此我选择了准确性）作为参数，来编译模型。...您可以将其作为熟悉使用神经网络，进行图像分类的一个起点。据此，您可了解到该如何选择正确的参数集、以及架构背后的思考逻辑。
在深度学习中通常使用反向传播求解梯度进而使用梯度下降进行参数更新的过程，而指数函数在求导的时候比较方便。比如 。...当然针对数值溢出有其对应的优化方法，将每一个输出值减去输出值中最大的值。 这里需要注意一下，当使用Softmax函数作为输出节点的激活函数的时候，一般使用交叉熵作为损失函数。...，避免分开使用Softmax函数与交叉熵损失函数。...此时tf.keras.losses.categorical_crossentropy将在内部进行Softmax的计算，所以在不需要在输出节点上添加Softmax激活函数。...b Softmax 函 数 求 导 单个输出节点的二分类问题一般在输出节点上使用Sigmoid函数，拥有两个及其以上的输出节点的二分类或者多分类问题一般在输出节点上使用Softmax函数。
这使我们可以在模型训练的过程中实时捕捉模型的性能变化，为训练模型提供了很大的便利。 在本教程中，我会告诉你如何在使用Keras进行深度学习时添加内置指标以及自定义指标并监控这些指标。...完成本教程后，你将掌握以下知识： Keras计算模型指标的工作原理，以及如何在训练模型的过程中监控这些指标。 通过实例掌握Keras为分类问题和回归问题提供的性能评估指标的使用方法。...这两种方式里，性能评估函数都被当做关键字使用。如果要查看验证数据集的指标，只要在关键字前加上val_前缀即可。 损失函数和Keras明确定义的性能评估指标都可以当做训练中的性能指标使用。...对二分类问题,计算在所有预测值上的平均正确率：binary_accuracy，acc 对多分类问题,计算再所有预测值上的平均正确率：categorical_accuracy，acc 在稀疏情况下，多分类问题预测值的平均正确率...：sparse_categorical_accuracy 计算top-k正确率,当预测值的前k个值中存在目标类别即认为预测正确：top_k_categorical_accuracy（需要手动指定k值）
这些是在模型的编译步骤中添加的： 损失函数 -衡量训练期间模型的准确性。希望最小化此功能，以在正确的方向上“引导”模型。- 优化器 -这是基于模型看到的数据及其损失函数来更新模型的方式。...以下示例使用precision ，即正确分类的图像比例。...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。...这些是在模型的编译步骤中添加的： 损失函数 -衡量训练期间模型的准确性。您希望最小化此功能，以在正确的方向上“引导”模型。 优化器 -这是基于模型看到的数据及其损失函数来更新模型的方式。...以下示例使用precision ，即正确分类的图像比例。
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。其中，CIFAR-10数据集是一个广泛使用的基准数据集，包含了10个不同类别的彩色图像。...具体来说： 第一个卷积层使用32个大小为3x3的滤波器，并使用ReLU激活函数。 第一个最大池化层使用2x2的滤波器。 第二个卷积层使用64个大小为3x3的滤波器，并使用ReLU激活函数。...第二个最大池化层使用2x2的滤波器。 第三个卷积层使用64个大小为3x3的滤波器，并使用ReLU激活函数。 扁平化层将多维张量转换为一维向量。...指定了优化器（使用 Adam 优化器）、损失函数（使用交叉熵损失函数）和评估指标（准确率）。...接着使用 Keras 的图像处理函数 load_img() 加载图片，并将其转换为数组形式。然后对图片进行尺寸调整和归一化处理。
" emp2 = Employee("Manni", 5000) self这个词指代的是类的实例化对象，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...，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...y #实例化对象 model = IrisModel() # 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),
错误的激活函数或损失函数 在分类任务中，激活函数的选择非常重要。比如，对于二分类任务，最后一层通常使用sigmoid激活函数，而多分类任务则使用softmax。...自定义损失函数中的维度问题 在使用自定义损失函数时，可能由于不正确的维度处理引发ValueError。比如，损失函数期望的输入是二维数组，但你传入了一维数组，这样也会引发形状不兼容的错误。...A: 在设计模型时，确保输出层的维度与标签的形状一致；同时，在使用多分类损失函数时，对标签进行正确的编码。此外，选择合适的激活函数和损失函数也至关重要。 Q: 是否可以使用自动形状推断？...A: 现代深度学习框架如TensorFlow、Keras可以在模型中进行自动的形状推断，但在定义损失函数或自定义层时，开发者需要确保形状的兼容性。...表格总结 错误场景 解决方案 模型输出层与标签形状不匹配 确保输出层节点数与标签类别数一致 使用错误的激活函数或损失函数 根据任务类型选择正确的激活函数和损失函数 标签未进行one-hot编码 使用
完成本教程后，你将知道： Keras度量的工作原理，以及如何在训练模型时使用它们。 如何在Keras中使用回归和分类度量，并提供实例。 如何在Keras中定义和使用你自定义的度量标准，并提供实例。...., metrics=['mse']) 你列出的特定带的度量可以是Keras函数的名称（如mean_squared_error）或这些函数得字符串别名（如“ mse ”）。...例如，下面是Keras中mean_squared_error损失函数和度量的代码。...在该示例、其他的损失函数示例和度量中，这个方法是在后端使用标准数学函数来计算兴趣度量。.../blob/master/keras/losses.py 总结 在本教程中，你已经学会如何在训练深度学习模型时使用Keras度量。
对于回归任务，通常使用欧几里德/ L2损失进行训练：损失= || y-ŷ|| 2。要学习异方差不确定性模型，可以用以下方法代替损失函数： ? 同方差不确定性的损失函数类似。...当使用正态分布使logit值（在二元分类中）扭曲时，这个扭曲有效地创建原来预测的“logit差异”做分布均值、预测方差做分布方差的正态分布。...图12 不同“错误”logit值的任意方差-损失 表1如下是计算二元分类例子损失函数的结果，其中“right”logit值保持为1.0，而 “wrong”logit值每行发生变化。...完全相同的做法，但第一个更简单，只使用numpy，第二个使用额外的Keras层（并获得GPU加速）预测。...这两个先前的Dense层将对这两种损失进行训练。任意不确定性损失函数的加权值小于分类交叉熵损失，因为分类交叉熵损失是任意不确定性损失中的一项。 使用100蒙特卡罗模拟来计算贝叶斯损失函数。
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...) 二、探索集数据，并进行数据预处理 将测试集的前 30 张图片和类名打印出来 class_names = ['airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer...越深的层中，宽度和高度都会收缩。...3）编译模型 主要是为模型选择损失函数loss、优化器 optimizer、衡量指标metrics（通常用准确度accuracy 来衡量的） model.compile(optimizer='adam'...通常使用 model.predict( ) 函数进行预测。
铜灵 编译整理 量子位 出品| 公众号 QbitAI 如何用TensorFlow 2.0 + Keras进行机器学习研究？...(from_logits=True) # Instantiate an optimizer. optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=1e-...静态图是研究人员的好朋友，你可以通过将函数封装在tf.function decorator中来编译它们。...这时可以套用一种模板做法，在call中增加training(boolean) 参数。 通过此举，你可以在训练和推理阶段正确使用内部评估循环。...API，它比子分类更简洁易用，不过它只能用于定义层中的DAG。
在这篇文章中，您将发现在 Keras 中创建，训练和评估深度学习神经网络的逐步生命周期，以及如何使用训练有素的模型进行预测。...阅读这篇文章后你会知道： 如何在 Keras 中定义，编译，拟合和评估深度学习神经网络。 如何为回归和分类预测建模问题选择标准默认值。...这将提供对网络表现的估计，以便对未来看不见的数据进行预测。 该模型评估所有测试模式的损失，以及编译模型时指定的任何其他指标，如分类准确性。返回评估指标列表。...摘要 在这篇文章中，您使用 Keras 库发现了深度学习神经网络的 5 步生命周期。 具体来说，你学到了： 如何在 Keras 中为神经网络定义，编译，拟合，评估和预测。...如何为分类和回归问题选择激活函数和输出层配置。 如何在 Keras 开发和运行您的第一个多层感知器模型。 您对 Keras 中的神经网络模型有任何疑问吗？在评论中提出您的问题，我会尽力回答。
对于分类数据，可以进行编码处理，如使用 OrdinalEncoder 将文本类别转换为数字，或者使用 OneHotEncoder 进行独热编码，避免模型认为相近的数字类别更相似。...可以采用基于残差的方法优化模型，如每轮通过拟合残差来降低损失函数，第一棵树是正常的，之后所有的树的决策全是由残差来决定。...也可以使用梯度下降算法减小损失函数，每次朝着损失函数的负梯度方向逐步移动，最终使得损失函数极小。...模型训练 使用训练数据集对模型进行训练，通过优化器调整模型的参数，以最小化损失函数。...模型评估 使用测试数据集对训练好的模型进行评估，计算模型在测试集上的准确率和损失函数值。可以使用 model.evaluate 方法进行模型评估。
，分类问题常用的损失函数是Cross Entropy Loss，Cross Entropy Loss的公式: 其中 是预测结果， 是Ground Truth。...Tensorflow中提供的CrossEntropy函数： tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy( from_logits=False, reduction...AUTO, name='sparse_categorical_crossentropy' ) y_pred为N维向量(N为类别的个数)，label为单个数字，如果label也是One-hot之后的值，...需要使用CategoricalCrossentropy损失函数。...Evaluate函数与Trainning的过程相似，主要区别在于不使用Teacher Forcing方法，Decoder的每个Time Step的输入是前一个Step的输出，当遇到结束符时翻译过程结束
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。...def generate_adversarial_examples(model, X, y, epsilon): # 计算损失函数关于输入的梯度 with tf.GradientTape()...MNIST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。
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