损失函数中的日志标量
是指在机器学习和深度学习中，用于衡量模型预测结果与真实标签之间差异的一种函数。它通常用于监督学习任务中，如分类和回归问题。
日志标量常用的损失函数包括交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）和对数损失函数（Logarithmic Loss）。这些损失函数在模型训练过程中，通过计算预测结果与真实标签之间的差异，来评估模型的性能和优化模型的参数。
交叉熵损失函数是一种常用的分类问题损失函数，它基于信息论中的交叉熵概念，用于衡量模型输出的概率分布与真实标签的差异。在分类任务中，交叉熵损失函数可以帮助模型更好地拟合真实标签的分布，从而提高分类准确率。
对数损失函数（也称为逻辑损失函数）常用于二分类问题，它基于对数函数的性质，将模型的预测结果映射到一个概率值，并与真实标签的概率进行比较。对数损失函数可以衡量模型对正例和负例的分类准确性，帮助模型学习更好的分类边界。
损失函数的选择取决于具体的任务和模型结构。在实际应用中，可以根据问题的特点选择合适的损失函数来优化模型的训练效果。
腾讯云提供了丰富的云计算产品和服务，其中与机器学习相关的产品包括腾讯云机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform，TMLP）和腾讯云AI开放平台（Tencent AI Open Platform）。这些平台提供了丰富的机器学习算法和模型训练工具，可以帮助开发者快速构建和训练自己的机器学习模型。
关于损失函数的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的相关文档和教程：
- 腾讯云机器学习平台文档：https://cloud.tencent.com/document/product/851
- 腾讯云AI开放平台文档：https://cloud.tencent.com/document/product/876
请注意，以上提供的链接仅为示例，具体的产品和文档可能会有更新和变动，请以腾讯云官方网站为准。
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1回答
损失函数中的日志标量
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我正在做一个用Keras实现的ML模型。对于这个模型，我编写了一个自定义损失函数，其中损失是其他3个变量(a_cost, b_cost, c_cost)的性能总和。损失函数是有效的，但我想对它进行一些调整，为此，我想看看这3个其他变量的行为。如何记录这些标量，以便在TensorBoard中显示它们？
浏览 5提问于2018-01-30得票数 1
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标量损失对我来说非常有意义，这通常是标准NN架构中作为损失函数提供的损失函数。然而，有一个条款可以使您的损失不是标量，例如，我输入了一个损失的大小(batch_size，)，它没有抛出错误。内部是否将损失汇总为总和/平均值？从源代码来看，我并不是很清楚。
任何帮助都是非常感谢的。谢谢。:)
浏览 0提问于2018-03-25得票数 2
keras版本:2.0.8Y_pred形状：(4,256,256，2)日志仍然将binary_accuracy打印为标量，这让我非常困惑。对于binary_accuracy函数<em
浏览 3提问于2017-09-19得票数 7
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我是DL和Keras的新手。我试图用Keras (tensorflow后端)解决一个具有多变量输出(y型(?，2))的回归问题。我对如何计算损失感到困惑。我用平均绝对误差作为损失函数。但是，由于我的目标数据有两个维度，是否将损失值计算为所有维度上的约简平均值(作为结果的标量)？我检查了Keras源代码，它使用K.mean(.，axis=-1)来计算MAE。如果K.mean与numpy.mean相同，"axi
浏览 0提问于2018-04-19得票数 7
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我正在使用keras回调将日志写到tensorboard。‘批处理’或‘时代’或整数。当使用“批处理”时，在每一批之后将损失和指标写入TensorBoard。“时代”也是如此。如果使用整数，比方说1000，回调将每1000个批将度量和损失写入TensorBoard。请注意，频繁地给TensorBoard写信可能会减慢您的培训速度。
从文档中我了解到，tensorboard经常积累日志，并将它们写入(刷新)到每个u
浏览 2提问于2020-06-05得票数 1
我在中读到，keras自定义损失函数必须为每个批处理项返回一个标量。谢谢!
浏览 0提问于2018-08-30得票数 5
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我用Keras编写了一个自定义的丢失函数，只是被以下内容绊倒了：我关心的是整个批次的累计损失，而不是每个项目的损失，不是吗？
浏览 3提问于2017-03-20得票数 2
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我正在为ccc使用这个自定义损失函数 ccc = ((ccc_v(y_true, y_pred) + ccc_a(y_true, y_pred))ccc返回一个标量。损失函数被分成两个不同的函数(ccc_v和ccc_a)，因为我也将它们用作度量。
我从和上读到，自定义损失函数应该返回一个损失列表，每个样本一个。第一个问题:即使损失函数</
浏览 0提问于2021-02-07得票数 1
在培训期间，我定期使用tensorflow示例do_eval()函数的修改版本对tensorflow网络进行评估。我的评估损失是：这会产生一个单一的标量损失值。我通过feed_dict在占位符中输入批处理真值。
如果是
浏览 1提问于2016-07-18得票数 5
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我在Python中为tensorflow使用keras。我有一个自定义的损失函数，它为批次中的每个样本返回一个数字(因此，长度=批次大小的向量)。我如何还可以指定自定义的减少方法，以将这些样本损失聚合为整个批次的单个损失？在自定义损失函数中包含此减少，并让此函数仅返回单个标量而不是损失向量，这
浏览 28提问于2021-10-14得票数 0
为什么建议使用reduce_sum而不是reduce_mean作为损失函数？
loss = tf.reduce_sum(tf.image.total_variation(images))
浏览 3提问于2017-12-02得票数 7
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我为定制的超参数搜索训练了多个配置不同的模型。我使用pytorch_lightning及其日志记录(TensorboardLogger)。在运行Task.init()之后的培训脚本时，ClearML自动创建一个任务并将记录器输出连接到服务器。我为每个应变阶段( train、val和test )在每个时期记录下列标量：loss、acc和iou
当我有多个配置时，例如networkA和networkB，第一个训练将其值记录到loss、acc和iou我使用Task initalization的
浏览 3提问于2021-02-19得票数 1
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我试图在Keras中构建一个自定义损失函数，但我对它的工作方式感到困惑。我正在批量训练网络，我不确定损失函数的输出是否应该是与批量维数相同的数组，还是只是一个标量。
浏览 32提问于2019-05-26得票数 2
随着训练的进行，我想要可视化一些标量，如训练损失、val损失(以及其他)。我正在使用带有tf2.3的tf.Keras。然而，我无法为训练和验证指定单独的文件写入器，这导致tensorboard中的图形全部损坏。伪代码
浏览 0提问于2020-11-28得票数 0
tf.math.reduce_mean(tf.square(y_true - y_pred))
这个自定义丢失函数中的reduce_mean函数将返回一个标量。这样定义损失函数是正确的吗？据我所知，y_true和y_pred形状的第一个维度是批处理大小。我认为损失函数应该返回每批样品的损失值。因此，损失函数应该给出一个形状(ba
浏览 8提问于2020-08-13得票数 24
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我正在尝试用TensorFlow训练一个模型，然后获得损失图。', loss_value)当我在TensorBoard中打开日志目录时，我看不到运行时损失函数的图形。事实上，我甚至没有看到事件部分，但我有一个标量部分，它显示LOSS_xx值(每个批处理的xx)。
我遗漏了什么？
浏览 4提问于2017-07-24得票数 0
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我制作了两种不同的卷积神经网络来进行多类分类。我在keras中使用evaluate_generator函数测试了这两个网络的性能。这两种模型都给了我相当的准确性。然而，给我55.9%的模型给出的验证损失为5.37，其他1.24。
当精度相近时，这些测试损失怎么会如此不同呢？如果有的话，我预计损失的55.9%的模型，准确性会较低，但它不是。是不是损失了网络所犯错误的</e
浏览 2提问于2020-08-11得票数 2
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我正在尝试理解Keras中的损失函数，我看到典型损失函数的代码如下所示： return K.mean(K.square(y_pred - y_true), axis=-1)
我检查了如果y_true和y_pred是形状(a, b, c, d)的张量，那么返回值就是形状(a, b, c)的张量。我的问题是:损失不应
浏览 0提问于2018-01-25得票数 1
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