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回答
欧几里德距离
和
RMSE之间有什么区别?
、
、
、
、
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
1
回答
Keras中
损失
函数
的
意义
?
、
、
、
、
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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1
回答
多任务学习:训练神经网络,使其具有两个类
的
不同
损失
函数
?
、
、
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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1
回答
在Tensorflow中,
损失
可以是一维以上
的
张量。那是什么意思?
、
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
1
回答
一种用于二值分类
的
RNN
损失
函数
、
、
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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1
回答
对于目标检测中
的
目标置信度,是否有任何有统计学
意义
的
定义?
、
、
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
1
回答
铰链
损失
与支持向量机
的
原始形式/对偶形式有何关系?
、
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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2
回答
自定义
损失
函数
、
、
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
1
回答
如何标注Keras二元交叉模型中
的
损失
值
、
、
、
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
1
回答
稀疏范畴交叉熵
损失
似乎规模很大,尽管模型非常成功
、
、
、
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
1
回答
如果我有多个
损失
加在一起,我必须声明单独
的
损失
函数
吗?
、
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
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1
回答
区域翻译
的
条件GAN
、
、
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
1
回答
交叉熵
损失
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
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1
回答
最小最大值
函数
中下标的
意义
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
回答已采纳
1
回答
为什么这个模型有两个激活?
、
、
、
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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5
回答
C++整数下限
函数
、
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
回答已采纳
3
回答
如何在Keras中将精度定义为
损失
函数
?
、
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
1
回答
加性模型还是乘法模型?
、
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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2
回答
强化学习中
的
负反馈
、
、
、
、
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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1
回答
对于这些问题,毕托尔自格拉德
函数
有什么选择吗?
、
、
、
、
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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