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我在寻找一个适合我的项目的损失函数。事实上，我有两个问题，但它们的方向是相同的。我看一下根均方错误和欧几里得距离的定义，它们在我看来是一样的！所以我想知道两者有什么区别。如果我使用rmse作为损失函数或欧几里得距离，会有什么不同？？
第二个问题是如何寻找损失函数。我还看到，有些人使用自定义丢失函数，大多数深度学习框架允许我们定义自定义丢失函数，但
浏览 0提问于2019-11-15得票数 3
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Keras中损失函数的意义？
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我用python中的keras建立了一个神经网络，无法真正理解损失函数的含义。
这里首先介绍一些一般信息:我使用了类为0-9的扑克手数据集，这是我用OneHotEncoding编写的向量。我在最后一层使用了softmax激活，所以我的输出告诉我，如果样本属于某个类，向量中的10个条目中的每个条目的概率。利用神经网络，它得到了像(0.4，0.2，0.1，0.1，0.2，0, 0，0,0,0)这样的输出，这意味着我<em
浏览 0提问于2020-05-04得票数 0
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我有一个具有两个损失函数的神经网络，一个是两个类别的二进制交叉熵，另一个是回归。现在，我希望只评估class_2的回归损失，并为class_1返回0，因为回归的功能对class_1没有意义。我如何在Keras中实现这样的算法？
仅在class_1数据上单独训练它是不起作用的，因为我得到了nan损失。有更优雅的方法可以将损失定义为一半数据集为0，另一半为mean_s
浏览 1提问于2018-01-23得票数 0
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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
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我使用一个由GRU单元组成的RNN来比较两个包围盒的轨迹，并确定它们是否属于同一个代理。换句话说，我只对最后一步的概率得分感兴趣。1)强迫网络在每一时间步骤输出正确的标签，即如果我提供一个输出应为1的正训练样本，那么我的损失函数将是网络输出在每个时间步骤减去的向量。2)只检查最后一步的输出，只使用损失<
浏览 0提问于2018-07-09得票数 0
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大多数现代对象检测算法依赖于神经网络，并为每个对象输出边界框和置信度(或者更准确地说，对于所考虑的每个可能的对象类的置信度，其中最高的被认为是真实的对象置信度并定义该对象的预测类)。除了给出“对象性”的相对可能性(置信度为0.9的预测边界框比置信度为0.1的预测边界框更有可能包含对象)之外，这些预测是否具有统计意义？例如，我们是否应该能够说，预测置信度为0.1表示在此置信度下大约10%的</
浏览 70提问于2021-02-09得票数 1
我正在学习支持向量机( SVM )和许多经典的教程，将支持向量机问题表述为一个凸优化问题:即，我们有一个带有松弛变量且受约束的目标函数。大多数教程从这个原始问题公式到经典公式的推导(使用拉格朗日乘子，得到对偶形式等)。当我遵循这些步骤时，经过一段时间的学习，它们最终还是有意义的。
但是，支持向量机的一个重要概念是铰链损失。如果我没有弄错，铰链损耗公式与我前面描述的所有步骤是完全不同的</em
浏览 0提问于2019-05-05得票数 2
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自定义损失函数
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是否有可能在回归模型中应用自定义损失函数(或任何其他预测连续变量的算法)？我正在研究一个股票市场预测模型，我需要最大化以下损失函数:如果预测 < 实际，那么预测 -actual。那有可能吗？谢谢
浏览 0提问于2020-05-30得票数 0
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我的数据X有一个keras模型。使用的代码是：t=np.array(data.read.values40us/step - loss: 0.2538 - accuracy: 0.8779 - val_loss: 0.2777 - val_accuracy: 0.8611
我用Epoch表示loss
浏览 0提问于2020-06-11得票数 1
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我们有大量的数据，而且这些模型似乎能够学习大量关于数据分类的信息(到目前为止都是二进制分类)。有人能告诉我，在TF/Keras中，这种缩放通常是如何进行的吗？我对这些模型很有信心，因为它们已经在其他数据集上进行了测试，并且很好地推广了，但是螺旋
浏览 1提问于2021-05-14得票数 0
我正在尝试训练一个使用多重损失的模型。我注意到，在一些实现中，单个损失函数被声明为loss_fct = nn.LossFunction()，并多次用于计算单独的损失，这些损失被求和并反向传播。或者我应该为每个损失声明单独的损失函数对象？如果这是可以的，为什么可以呢？这对我来说似乎是违反直觉的，因为它们是我们为了不同的目的而优化的
浏览 65提问于2021-06-27得票数 1
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从系统收敛的角度，我注意到D总是从8开始( D网络的损失函数误差)，并略有下降到4.5，G损失函数误差从1开始迅速下降到0.2。D和G的损失函数均为，而Q网络的损失函数为绝对交叉熵。迭代中的错误图如下：D和G的损失函数为：
def discriminator_lo
浏览 0提问于2018-09-16得票数 5
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它使用PyTorch的nn.CrossEntropyLoss作为损失函数。在训练结束后，我的损失是从2.25开始，然后下降到0.5。这个数字在口语化的意义上是什么意思？损失0.5是否意味着50%的时间是正确的？
浏览 0提问于2020-03-06得票数 1
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这可能是一个非常愚蠢的问题，但我一直未能在互联网上找到答案，也不知道在搜索时使用哪些关键字。\mathbb{E}_{x \sim p_{data}(h)} [...]的含义是什么，其中...是一些函数。和
这篇文章写了很多，但这意味着什么呢？
浏览 0提问于2019-02-05得票数 1
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我不明白为什么下面的代码同时有激活层和激活参数？线性激活，然后是LeakyReLU，有什么意义？最后，损失函数是作用在最后一层还是在最后一层被激活之后？
浏览 0提问于2018-04-06得票数 1
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我想实现最大整数函数。[“最大整数函数”是也称为floor函数的 。]我的问题是，对于更大的数字，是否会有精度损失，因为5/3会产生一个双精度？编辑:最大整数函数是小于或等于X的整数。示例：4 = 43 = 3
我想知道的是5/3会产生一个双倍吗？因为如果是这样的话，当转换为int时，我会损失精度。希望这是
浏览 12提问于2010-04-12得票数 9
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众所周知，keras中的sparse_categorical_crossentropy可以得到每个类别之间的平均损失函数。但是如果只有一个特定的类别是我最关心的呢？例如，如果我想将基于此类别的精度(=TP/(TP+FP))定义为损失函数，我该如何编写它？谢谢!我的代码是这样的：def my_loss(y_true,y_pred):
y_
浏览 0提问于2018-04-25得票数 3
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假设我对每个数据点都有两个分数x_1^i和x_2^i，那么我需要用它做一个最后的分数/损失函数。我认为乘法是另一种意义上的加法？因为\log x_1 x_2 = \log x_1 + \log x_2？
浏览 0提问于2022-08-11得票数 0
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强化学习中的负反馈
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discount_rewards(rwd, args.gamma)prwd /= np.std(prwd)loss = tf.reduce_sum(processed_rewards * cross_entropies + move_cost)
交叉熵函数可以产生Tensorflow优化器通过绝对值最小化损失(不关心符号，完全<em
浏览 0提问于2019-02-19得票数 0
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我现在使用的是毕托尔的自动梯度函数，我正在为我不明白的结果而挣扎。但我的实际结果并不是
from torch.autogr
浏览 3提问于2021-09-28得票数 0
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