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...', optimizer='sgd') 或者 from keras import losses model.compile(loss=losses.mean_squared_error, optimizer...='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。...y_true, y_pred): return K.categorical_crossentropy(y_true, y_pred) 注意: 当使用categorical_crossentropy损失时...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
Karim MANJRA 发布在 Unsplash 上的照片 keras 中常用的损失函数 ---- 如上所述，我们可以创建一个我们自己的自定义损失函数；但是在这之前，讨论现有的 Keras 损失函数是很好的...什么是自定义损失函数？ ---- 对于不同的损失函数，计算损失的公式有不同的定义。在某些情况下，我们可能需要使用 Keras 没有提供的损失计算公式。...实现自定义损失函数 ---- 现在让我们为我们的 Keras 模型实现一个自定义的损失函数。首先，我们需要定义我们的 Keras 模型。...你可以查看下图中的模型训练的结果： epoch=100 的 Keras 模型训练 结语 ---- 在本文中，我们了解了什么是自定义损失函数，以及如何在 Keras 模型中定义一个损失函数。...然后，我们使用自定义损失函数编译了 Keras 模型。最后，我们成功地训练了模型，实现了自定义损失功能。
前言 在关于训练神经网路的诸多技巧Tricks(完全总结版)这篇文章中，我们大概描述了大部分所有可能在训练神经网络中使用的技巧，这对如何提升神经网络的准确度是很有效的。...各种配方温度时间等等的调整) 那么到底如何去Debug呢？ 如何Debug 以下的内容部分来自CS231n课程，以及汇总了自己在训练神经网络中遇到的很多问题。...那么我们如何Debug呢？和编写程序类似，神经网络中的超参数相当于我们的代码，而神经网络的输出信息相当于代码执行的结果。...神经网络设计的结构(比如神经网络的层数，卷积的大小等等) 那么如何去调整这些参数呢？...上图所示是一个比较“完美”的损失曲线变化图，在训练开始阶段损失值下降幅度很大，说明学习率合适且进行梯度下降过程，在学习到一定阶段后，损失曲线趋于平稳，损失变化没有一开始那么明显。
因为前一段时间研究过机器学习，觉得可以使用keras, tensorflow之类的深度学习框架解决验证码识别的问题。 生成训练数据 机器学习一般都需要比较多的训练数据，怎么得到训练数据呢？...from pathlib import Path from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, InputLayer...from keras.layers.core import Reshape, Dropout, Flatten from keras.layers.convolutional import Conv2D...from keras.layers.pooling import MaxPooling2D from keras.layers import Input, concatenate from keras.models...output = concatenate(encoded_softmax) model = Model(inputs=[image_input], outputs=output) # 编译模型，损失函数使用
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。...from keras import backend as K from keras.engine.topology import Layer class MyLayer(Layer): def...这里是一个例子，与上面那个相似： from keras import backend as K from keras.engine.topology import Layer class MyLayer...rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy', mean_pred]) 3.自定义损失函数...自定义损失函数也应该在编译的时候（compile）传递进去。
的使用方式 自定义简单的 Layer FM 的基本原理 另外一些零散又没法绕过的内容（优化器，激活函数，损失函数，正则化），幸运的是这些内容大部分框架帮我们处理好了，我们暂时只需要调参即可，甚至不会调参的化...实现 FM 部分 谈到具体如何实现模型。下图是 deepFM 网络的 FM 部分。 ?...我们来分析一下如何处理这部分。...可以直接看代码如何实现这部分。...同时因为 deep 部分明显效果都不如前两者，所以可能可以验证上一步猜测。 预计需要的是更多在特征工程上做优化，以及挖掘更多有效特征。 最后附上代码demo 以上面的代码为例，附上完整的实现代码。
在本项目中，将会用Keras来搭建一个稍微复杂的CNN模型来破解以上的验证码。验证码如下： ? 利用Keras可以快速方便地搭建CNN模型，本项目搭建的CNN模型如下： ?
的使用方式 自定义简单的 Layer FM 的基本原理 另外一些零散又没法绕过的内容（优化器，激活函数，损失函数，正则化），幸运的是这些内容大部分框架帮我们处理好了，我们暂时只需要调参即可，甚至不会调参的化...我们来分析一下如何处理这部分。...可以直接看代码如何实现这部分。...同时因为 deep 部分明显效果都不如前两者，所以可能可以验证上一步猜测。 预计需要的是更多在特征工程上做优化，以及挖掘更多有效特征。 最后附上代码demo 以上面的代码为例，附上完整的实现代码。...import numpy as npfrom keras.layers import *from keras.models import Modelfrom keras import backend as
如何在 GPU 上运行 Keras? 如果你以 TensorFlow 或 CNTK 后端运行，只要检测到任何可用的 GPU，那么代码将自动在 GPU 上运行。...theano.config.floatX： import theano theano.config.device = 'gpu' theano.config.floatX = 'float32' 如何在多...GPU 上运行 Keras 模型?...Keras 有一个内置的实用函数 keras.utils.multi_gpu_model，它可以生成任何模型的数据并行版本，在多达 8 个 GPU 上实现准线性加速。...这里是一个简单的例子： # 模型中共享的 LSTM 用于并行编码两个不同的序列 input_a = keras.Input(shape=(140, 256)) input_b = keras.Input
来自ICML2020的一篇论文： Do We Need Zero Training Loss After Achieving Zero Training Err...
如何选择合适的损失函数 机器学习中的所有算法都依赖于最小化或最大化某一个函数，我们称之为“目标函数”。最小化的这组函数被称为“损失函数”。损失函数是衡量预测模型预测期望结果表现的指标。...损失函数可以大致分为两类：分类损失（Classification Loss）和回归损失（Regression Loss）。下面这篇博文，就将重点介绍5种回归损失。...损失范围也是0到∞。 MAE损失（Y轴）与预测值（X轴）关系图 3、MSE vs MAE （L2损失 vs L1损失） 简而言之， 使用平方误差更容易求解，但使用绝对误差对离群点更加鲁棒。...我们该如何选择使用哪种损失函数？ 由于MSE对误差（e）进行平方操作（y - y_predicted = e），如果e> 1，误差的值会增加很多。...连续损失函数：（A）MSE损失函数; （B）MAE损失函数; （C）Huber损失函数; （D）Quantile损失函数。
损失函数可以大致分为两类：分类损失（Classification Loss）和回归损失（Regression Loss）。下面这篇博文，就将重点介绍5种回归损失。 ?...损失范围也是0到∞。 ? ? MAE损失（Y轴）与预测值（X轴）关系图 3、MSE vs MAE （L2损失 vs L1损失） 简而言之， 使用平方误差更容易求解，但使用绝对误差对离群点更加鲁棒。...我们该如何选择使用哪种损失函数？ 由于MSE对误差（e）进行平方操作（y - y_predicted = e），如果e> 1，误差的值会增加很多。...MSE损失的梯度在损失值较高时会比较大，随着损失接近0时而下降，从而使其在训练结束时更加精确（参见下图）。 ? 决定使用哪种损失函数？...连续损失函数：（A）MSE损失函数; （B）MAE损失函数; （C）Huber损失函数; （D）Quantile损失函数。
每一个得分都可以通过由调用 fit() 得到的历史记录中的一个 key 进行访问。默认情况下，拟合模型时优化过的损失函数为「loss」，准确率为「acc」。...这个可以通过以下情况来诊断：训练的损失曲线低于验证的损失曲线，并且验证集中的损失函数表现出了有可能被优化的趋势。 下面是一个人为设计的小的欠拟合 LSTM 模型。...良好拟合实例 良好拟合的模型就是模型的性能在训练集和验证集上都比较好。 这可以通过训练损失和验证损失都下降并且稳定在同一个点进行诊断。 下面的小例子描述的就是一个良好拟合的 LSTM 模型。...过拟合实例 过拟合模型即在训练集上性能良好且在某一点后持续增长，而在验证集上的性能到达某一点然后开始下降的模型。 这可以通过线图来诊断，图中训练损失持续下降，验证损失下降到拐点开始上升。...每次运行的训练轨迹和验证轨迹都可以被绘制出来，以更鲁棒的方式记录模型随着时间的行为轨迹。 以下实例多次运行同样的实验，然后绘制每次运行的训练损失和验证损失轨迹。
keras在使用GPU的时候有个特点，就是默认全部占满显存。 若单核GPU也无所谓，若是服务器GPU较多，性能较好，全部占满就太浪费了。...theano/tensorflow多显卡多人使用问题集（参见：Limit the resource usage for tensorflow backend · Issue #1538 · fchollet/keras...· GitHub） 在使用keras时候会出现总是占满GPU显存的情况，可以通过重设backend的GPU占用情况来进行调节。...import tensorflow as tf from keras.backend.tensorflow_backend import set_session config = tf.ConfigProto...+ 固定显存 上述两个连一起用就行： import os import tensorflow as tf os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" from keras.backend.tensorflow_backend
一、如何保存 Keras 模型？ 1.保存/加载整个模型（结构 + 权重 + 优化器状态） 不建议使用 pickle 或 cPickle 来保存 Keras 模型。...你可以使用 model.save(filepath) 将 Keras 模型保存到单个 HDF5 文件中，该文件将包含： 模型的结构，允许重新创建模型 模型的权重 训练配置项（损失函数，优化器） 优化器状态...# 删除现有模型 # 返回一个编译好的模型 # 与之前那个相同 model = load_model('my_model.h5') 另请参阅如何安装 HDF5 或 h5py 以在 Keras 中保存我的模型...，查看有关如何安装 h5py 的说明。...请注意，我们首先需要安装 HDF5 和 Python 库 h5py，它们不包含在 Keras 中。
在这篇文章中，你将发现在训练时如何使用Python中的Keras对深入学习模型的性能进行评估和可视化。 让我们开始吧。...在Keras中访问模型训练的历史记录 Keras提供了在训练深度学习模型时记录回调的功能。 训练所有深度学习模型时都会使用历史记录回调，这种回调函数被记为系统默认的回调函数。...它记录每个时期的训练权重，包括损失和准确性(用于分类问题中)。 历史对象从调用fit()函数返回来训练模型。权重存储在返回的对象的历史词典中。...该示例收集了从训练模型返回的历史记录，并创建了两个图表： 训练和验证数据集在训练周期的准确性图。 训练和验证数据集在训练周期的损失图。...你了解了Keras中的历史记录回调，以及如何调用fit()函数来训练你的模型。以及学习了如何用训练期间收集的历史数据绘图。
[开发技巧]·keras如何冻结网络层 在使用keras进行进行finetune有时需要冻结一些网络层加速训练 keras中提供冻结单个层的方法：layer.trainable = False 这个应该如何使用...input_shape=(224, 224, 3)) for layer in base_model.layers: layer.trainable = False 2.冻结model某些网络层 在keras
损失函数可以大致分为两类：分类损失（Classification Loss）和回归损失（Regression Loss）。下面这篇博文，就将重点介绍5种回归损失。...损失范围也是0到∞。 MAE损失（Y轴）与预测值（X轴）关系图 3、MSE vs MAE （L2损失 vs L1损失） 简而言之， 使用平方误差更容易求解，但使用绝对误差对离群点更加鲁棒。...我们该如何选择使用哪种损失函数？ 由于MSE对误差（e）进行平方操作（y - y_predicted = e），如果e> 1，误差的值会增加很多。...MSE损失的梯度在损失值较高时会比较大，随着损失接近0时而下降，从而使其在训练结束时更加精确（参见下图）。 决定使用哪种损失函数？...连续损失函数：（A）MSE损失函数; （B）MAE损失函数; （C）Huber损失函数; （D）Quantile损失函数。
一直以来，公有云宕机后如何向用户赔付都是一个困扰云服务供应商的难题。...首先，云服务厂商不可能保证自己的云服务100%无宕机，即使是号称永不宕机的大型机也同样存在风险；其次，用户的损失难以估量，关键系统与非关键系统、不同行业、不同企业规模造成的损失大小也不同，难以找到统一的衡量标准...由于上述两点，大部分云服务提供商都没有提供相应的损失赔付条款，一旦出现宕机状况，用户的使用极易收到影响，甚至造成用户数据的丢失。 微软的SLA协议是对云安全模式的一种有益的探索。
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