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。...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。..., 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...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
本文将详细介绍如何在TensorFlow中解决反向传播过程中NaN梯度的问题，提供一些有效的方法来避免和解决这些问题。...引言 在深度学习模型的训练过程中，数值不稳定性（如梯度为NaN）会严重影响模型的训练效果。出现这种情况的原因可能有很多，包括初始化参数不当、学习率过高、损失函数出现数值问题等。...损失函数不稳定 损失函数中存在一些操作可能导致数值不稳定，如对数函数的输入为0等。 梯度剪裁 在一些情况下，梯度的数值会变得非常大，通过梯度剪裁可以防止梯度爆炸。...') 方法三：稳定的损失函数 确保损失函数的数值稳定性。...') 代码示例 以下是一个完整的代码示例，展示了如何在TensorFlow中应用上述方法解决NaN梯度问题： import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models
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...而对于预测的概率分布和真实的概率分布之间，使用交叉熵来计算他们之间的差距，换句不严谨的话来说，交叉熵损失函数的输入，是softmax或者sigmoid函数的输出。...它的导数具有封闭解，优化和编程非常容易，所以很多回归任务都是用MSE作为损失函数。...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 ? 时，都是分类器确定的分类结果，此时的损失函数loss为0。而当预测值 ?...默认：mean 06 余弦相似度 余弦相似度是机器学习中的一个重要概念，在Mahout等MLlib中有几种常用的相似度计算方法，如欧氏相似度，皮尔逊相似度，余弦相似度，Tanimoto相似度等。
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。...., metrics=['mse']) 列出的具体指标可以是Keras函数的名称（如mean_squared_error）或这些函数的字符串别名（如' mse '）。...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。 Keras为回归问题提供的性能评估指标 以下是Keras为回归问题提供的性能评估指标。...下面展示的是Keras中mean_squared_error损失函数（即均方差性能评估指标）的代码。...(backend.mean(backend.square(y_pred - y_true), axis=-1)) 你可以看到除了用sqrt()函数封装结果之外，这个函数的代码和MSE是一样的。
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 ”）。...在这两种情况下，度量函数的名称都用作度量值的密匙。在这种情况下对于验证数据集来说度量将“ val_ ”前缀添加到密钥。 损失函数和明确定义的Keras度量都可以用作训练度量。...你可以通过检查现有度量的代码来了解如何编写自定义的度量。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。
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。...示例： def custom_loss(y_true, y_pred): return K.mean(y_pred - y_true) # 假设 y_true 和 y_pred 维度不匹配 解决方案...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。...小结 形状不兼容的错误在深度学习中非常常见，尤其是在设计和训练复杂模型时。通过理解模型的输入输出维度要求，确保标签的正确编码，以及选择适当的激活函数和损失函数，你可以避免大多数与形状相关的错误。
通过模型轻量化技术（如量化、剪枝和知识蒸馏），我们可以显著减少 AI 模型在边缘设备上的计算需求，提升运行效率。本篇文章将介绍 AI 模型轻量化的基本方法，并展示一个将轻量化模型部署到边缘设备的案例。...模型剪枝删除模型中不重要的连接或神经元，以减少计算和存储复杂度，同时尽量保持模型性能。知识蒸馏使用大型复杂模型（教师模型）的输出训练较小的模型（学生模型），以实现性能与轻量化的平衡。...loss=lambda y_true, y_pred: distillation_loss(y_true, y_pred, model.predict(y_true)), metrics=['accuracy...训练方式： 在编译阶段，定义的损失函数为自定义的蒸馏损失函数，结合硬损失和软损失，确保学生模型既学习了真实标签信息，也学习了教师模型的知识。输出层： 使用 softmax 激活函数，预测类别概率。...未来边缘计算硬件的持续进步和模型轻量化技术的优化，将进一步推动 AI 技术的普及。更多复杂算法将得以部署于资源受限的设备中。
一般来说，监督学习的目标函数由损失函数和正则化项组成。...（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...如果有需要，也可以自定义损失函数，自定义损失函数需要接收两个张量y_true,y_pred作为输入参数，并输出一个标量作为损失函数值。...内置的损失函数一般有类的实现和函数的实现两种形式。...如：CategoricalCrossentropy 和 categorical_crossentropy 都是类别交叉熵损失函数，前者是类的实现形式，后者是函数的实现形式。
本文介绍以下内容： 使用 Keras 内置的 API 快速建立和训练模型，几行代码创建和训练一个模型不是梦； 自定义 Keras 中的层、损失函数和评估指标，创建更加个性化的模型。...个重要的参数： oplimizer ：优化器，可从 tf.keras.optimizers 中选择； loss ：损失函数，可从 tf.keras.losses 中选择； metrics ：评估指标，可从...： 1 print(model.evaluate(data_loader.test_data, data_loader.test_label)) 自定义层、损失函数和评估指标 * 可能你还会问，如果现有的这些层无法满足我的要求...自定义损失函数需要继承 tf.keras.losses.Loss 类，重写 call 方法即可，输入真实值 y_true 和模型预测值 y_pred ，输出模型预测值和真实值之间通过自定义的损失函数计算出的损失值...下面的示例为均方差损失函数： 1class MeanSquaredError(tf.keras.losses.Loss): 2 def call(self, y_true, y_pred): 3
损失函数除了作为模型训练时候的优化目标，也能够作为模型好坏的一种评价指标。但通常人们还会从其它角度评估模型的好坏。 这就是评估指标。...通常损失函数都可以作为评估指标，如MAE,MSE,CategoricalCrossentropy等也是常用的评估指标。...但评估指标不一定可以作为损失函数，例如AUC,Accuracy,Precision。因为评估指标不要求连续可导，而损失函数通常要求连续可导。 编译模型时，可以通过列表形式指定多个评估指标。...如果编写函数形式的评估指标，则只能取epoch中各个batch计算的评估指标结果的平均值作为整个epoch上的评估指标结果，这个结果通常会偏离拿整个epoch数据一次计算的结果。...,losses,metrics # 函数形式的自定义评估指标 @tf.function def ks(y_true,y_pred): y_true = tf.reshape(y_true,(
一、损失函数 一般来说，监督学习的目标函数由损失函数和正则化项组成。...1、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。...y_true,y_pred作为输入参数，并输出一个标量作为损失函数值。...在keras.optimizers子模块中，它们基本上都有对应的类的实现。...给定学习率lr和epoch的函数关系，根据该函数关系在每个epoch前调整学习率。 CSVLogger：将每个epoch后的logs结果记录到CSV文件中。
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。...然而，在我们的例子中，我们返回了三个张量:precision、recall和f1，而Keras不知道如何开箱操作。...)、编译并训练一个顺序模型(处理函数和子类化API的过程非常简单，只需实现上面的函数)。
验证和测试 在独立的验证集和测试集上评估网络的性能。调整超参数 根据验证和测试结果，调整超参数，如学习率、批量大小、层数、神经元数量等。...(mse_loss(y_true, y_pred)) # 0.5减少神经网络损失训练过程：训练神经网络涉及多次前向传播和反向传播。...预测值是由一系列网络权重和偏置计算出来的：所以损失函数实际上是包含多个权重、偏置的多元函数：（注意！前方高能！需要你有一些基本的多元函数微分知识，比如偏导数、链式求导法则。）...如果我们用这种方法去逐步改变网络的权重w和偏置b，损失函数会缓慢地降低，从而改进我们的神经网络。...训练流程如下：1、从数据集中选择一个样本；2、计算损失函数对所有权重和偏置的偏导数；3、使用更新公式更新每个权重和偏置；4、回到第1步。
在这篇博客中，我们将深入探讨如何解决AI模型训练过程中常见的“Loss Function NaN”错误。通过调试损失函数和优化模型参数，您可以显著提升模型训练的稳定性和性能。...本文将包含详细的理论分析、实用代码示例和常见问题解答，帮助您在实际项目中应用这些技巧。 引言 在深度学习模型训练过程中，损失函数（Loss Function）是衡量模型预测与实际值之间差距的关键指标。...损失函数定义不当：如除零错误。 2....) 3.3 修改损失函数 确保损失函数定义合理，避免除零错误： def custom_loss(y_true, y_pred): loss = tf.reduce_mean(tf.square(...小结 损失函数NaN错误是深度学习训练过程中常见的问题。通过检查数据、调整学习率和修改损失函数，可以有效解决这一问题，确保模型训练的稳定性和效果。
引言在实际应用中，深度学习模型往往需要部署在资源受限的设备上，如移动设备或嵌入式系统。为了在这些设备上运行，我们需要减小模型的大小并降低其计算复杂度。知识蒸馏和模型压缩是两种常用的方法。 2....模型压缩概述 模型压缩包括多种技术，如剪枝（Pruning）、量化（Quantization）和低秩分解（Low-Rank Decomposition）。...这些技术通过减少模型参数的数量或降低参数的精度来减小模型的大小和计算复杂度。 4. 实现步骤 数据准备 首先，我们需要准备数据集。在本教程中，我们将使用MNIST数据集。...2)), Flatten(), Dense(64, activation='relu'), Dense(10, activation='softmax') ]) # 定义蒸馏损失函数...(y_true, y_pred) + tf.keras.losses.categorical_crossentropy(teacher_pred,
TensorFlow的中阶API主要包括: 数据管道(tf.data) 特征列(tf.feature_column) 激活函数(tf.nn) 模型层(tf.keras.layers) 损失函数(tf.keras.losses...) 评估指标(tf.keras.metrics) 优化器(tf.keras.optimizers) 回调函数(tf.keras.callbacks) 如果把模型比作一个房子，那么中阶API就是【模型之墙...通常损失函数都可以作为评估指标，如MAE,MSE,CategoricalCrossentropy等也是常用的评估指标。...自定义评估指标需要接收两个张量y_true,y_pred作为输入参数，并输出一个标量作为评估值。...Accuracy (准确率，用于分类，可以用字符串"Accuracy"表示，Accuracy=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)，要求y_true和y_pred都为类别序号编码) Precision
def loss_function(y_pred, y_true): return tf.reduce_mean(tf.square(y_pred - y_true))然后，我们使用梯度下降算法来训练模型...(zip(gradients, [W, b])) # 输出训练过程中的损失函数值 print(f"Epoch {epoch+1}: Loss = {loss.numpy()}")最后，我们测试训练好的模型进行预测...通过定义模型结构、损失函数，并使用梯度下降算法来优化模型参数，可以得到更准确的预测结果。希望读者能够通过本文的示例代码，了解Tensorflow的基本使用方法，并能够应用到自己感兴趣的实际场景中。...高级抽象层： TensorFlow提供了高级的抽象层（如Keras），使得构建和训练模型更加简洁和易用。这些抽象层隐藏了底层的细节，使得开发人员可以专注于模型的设计和调整。...部署复杂： 在将TensorFlow模型部署到生产环境中时，可能会面临一些复杂的问题，如模型优化、性能调优、移动端部署等。
对此，提出了 Focal Loss，通过修改标准的交叉熵损失函数，降低对能够很好分类样本的权重(down-weights the loss assigned to well-classified examples...Focal Loss 是动态缩放的交叉熵损失函数，随着对正确分类的置信增加，缩放因子(scaling factor) 衰退到 0. 如图： ?...Focal Loss 的缩放因子能够动态的调整训练过程中简单样本的权重，并让模型快速关注于困难样本(hard samples)....SoftmaxFocalLoss 求导 Focal Loss 损失函数： image.png image.png image.png 3....Keras 实现 keras-focal-loss 基于 Keras 和 TensorFlow 后端实现的 Binary Focal Loss 和 Categorical/Multiclass Focal
这是一个 Keras2.0 中，Keras 层的骨架（如果你用的是旧的版本，请更新到新版）。你只需要实现三个方法即可: build(input_shape): 这是你定义权重的地方。...2.自定义评价函数 自定义评价函数应该在编译的时候（compile）传递进去。该函数需要以 (y_true, y_pred) 作为输入参数，并返回一个张量作为输出结果。...import keras.backend as K def mean_pred(y_true, y_pred): return K.mean(y_pred) model.compile(optimizer...自定义损失函数也应该在编译的时候（compile）传递进去。...该函数需要以 (y_true, y_pred) 作为输入参数，并返回一个张量作为输出结果。
TensorFlow的中阶API主要包括: 数据管道(tf.data) 特征列(tf.feature_column) 激活函数(tf.nn) 模型层(tf.keras.layers) 损失函数(tf.keras.losses...如果有需要，也可以自定义损失函数，自定义损失函数需要接收两个张量y_true,y_pred作为输入参数，并输出一个标量作为损失函数值。...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。...如：CategoricalCrossentropy 和 categorical_crossentropy 都是类别交叉熵损失函数，前者是类的实现形式，后者是函数的实现形式。...y_true,y_pred作为输入参数，并输出一个标量作为损失函数值。
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