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Tensorflow -损失没有减少

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发和维护。它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练各种机器学习模型。

对于"损失没有减少"这个问题，可能有以下几个原因：

数据问题：损失没有减少可能是因为训练数据集中存在噪声或者不一致的数据。可以通过数据清洗、数据预处理和数据增强等方法来解决这个问题。
模型问题：损失没有减少可能是因为模型的复杂度不够或者模型的参数设置不合理。可以尝试增加模型的复杂度或者调整模型的超参数来改善模型的性能。
训练问题：损失没有减少可能是因为训练过程中存在问题，比如学习率设置过大或者过小，导致模型无法收敛。可以尝试调整学习率、使用学习率衰减策略或者尝试其他优化算法来改善训练过程。

推荐的腾讯云相关产品是AI Lab，它是腾讯云提供的一站式人工智能开发平台，支持TensorFlow等多种深度学习框架。您可以在AI Lab上使用腾讯云提供的GPU实例进行模型训练和推理，以加速机器学习任务的执行。您可以访问腾讯云AI Lab的官方网站了解更多信息：https://cloud.tencent.com/product/ailab

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tensorflow学习笔记（三）：损失函数

版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明出处。 https://blog.csdn.net/u01...

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tensorflow中损失函数的用法

1、经典损失函数：分类问题和回归问题是监督学习的两大种类。这一节将分别介绍分类问题和回归问题中使用到的经典损失函数。分类问题希望解决的是将不同的样本分到事先定义到的经典损失函数。...2、自定义损失函数：tensorflow不仅支持经典的损失函数。还可以优化任意的自定义损失函数。下面介绍如何通过自定义损失函数的方法，使得神经网络优化的结果更加接近实际问题的需求。...为了最大化预期利润，需要将损失函数和利润直接联系起来。注意损失函数定义的是损失，所以要将利润最大化，定义的损失函数应该和客户啊成本或者代价。...当tf.greater的输入张量维度不一样时，tensorflow会进行类似Numpy广播操作(broadcasting)的处理。tf.where函数有三个参数。...import tensorflow as tffrom numpy.random import RandomStatebatch_size = 8# 两个输入节点。

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【tensorflow2.0】损失函数losses

损失函数在模型编译时候指定。对于回归模型，通常使用的损失函数是平方损失函数 mean_squared_error。...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。...import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers,models...self.gamma) * tf.log(1. - pt_0 + 1e-07)) return loss 参考：开源电子书地址：https://lyhue1991.github.io/eat_tensorflow2..._in_30_days/ GitHub 项目地址：https://github.com/lyhue1991/eat_tensorflow2_in_30_days

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tensorflow: 损失函数(Losses Functions) 探究

损失函数定义 From Tensorflow - Losses： Losses The loss ops measure error between two tensors, or between...tf.nn.l2_loss tf.nn.log_poisson_loss 即： Losses 损失运算用于测量两个张量之间或张量与0之间的误差。...tf.nn.log_poisson_loss l2_loss From tf.nn.l2_loss： tf.nn.l2_loss l2_loss( t, name=None ) Defined in tensorflow...实验源码自己编写代码进行验证： import tensorflow as tf import numpy as np a = np.zeros(shape=[10, 5, 1], dtype=np.float32

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TensorFlow2.0（8）：误差计算——损失函数总结

TensorFlow2.0（1）：基本数据结构——张量 TensorFlow2.0（2）：数学运算 TensorFlow2.0（3）：张量排序、最大最小值 TensorFlow2.0（4）：填充与复制...TensorFlow2.0（5）：张量限幅 TensorFlow2.0（6）：利用data模块进行数据预处理 TensorFlow2.0（7）：4种常用的激活函数 1 均方差损失函数：MSE...tf.reduce_mean(loss_mse_1) loss_mse_2 一般而言，均方误差损失函数比较适用于回归问题中...，对于分类问题，特别是目标输出为One-hot向量的分类任务中，下面要说的交叉熵损失函数就要合适的多。...2 交叉熵损失函数交叉熵（Cross Entropy）是信息论中一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性信息，交叉熵越小，两者之间差异越小,当交叉熵等于0时达到最佳状态，也即是预测值与真实值完全吻合

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tensorflow学习笔记（三十八）:损失函数加上正则项

tensorflow Regularizers 在损失函数上加上正则项是防止过拟合的一个重要方法,下面介绍如何在TensorFlow中使用正则项. tensorflow中对参数使用正则项分为两步:...函数返回一个标量Tensor,同时,这个标量Tensor也会保存到GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES中.这个Tensor保存了计算正则项损失的方法....tensorflow中的Tensor是保存了计算这个值的路径(方法),当我们run的时候,tensorflow后端就通过路径计算出Tensor对应的值现在,我们只需将这个正则项损失加到我们的损失函数上就可以了...,或者weights的正则化损失就会被添加到GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES中....示例: import tensorflow as tf from tensorflow.contrib import layers regularizer = layers.l1_regularizer

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Tensorflow入门教程（三十三）——图像分割损失函数FocalLoss

常见的图像分割损失函数有交叉熵，dice系数，FocalLoss等。今天我将分享图像分割FocalLoss损失函数及Tensorflow版本的复现。...，权重值为0.49，其损失函数值相对就会很大；对于负类样本来说，如果预测结果为0.8，那么肯定是难分类的样本，权重值为0.64，其损失函数值相对就会很大；对于负类样本来说，如果预测结果为0.1，那么肯定是易分类的样本...，权重值为0.01，其损失函数值就会很小。...最后在TensorFlow1.8下实现了该函数。...import tensorflow as tf def focal_loss(y_true, y_pred, alpha=0.25, gamma=2): epsilon = 1e-5

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Tensorflow入门教程（四十七）——语义分割损失函数总结

1、损失函数类别 ? 损失函数的引入源于传统机器学习，这些损失函数是根据标签的分布得出的，例如从伯努利分布导出二值交叉熵，从Multinoulli分布导出多类交叉熵。...2、14种损失函数 2.1、二值交叉熵损失函数交叉熵的定义是两个概率分布差异的测量指标。二值交叉熵定义如下： ?...2.10、组合损失函数组合损失是dice损失和改进的交叉熵损失的加权求和。利用了dice类不平衡损失的灵活性，同时使用交叉熵进行曲线平滑。 ? ?...Lmbce是改进的二值交叉熵损失，DL是dice损失。 2.11、指数对数损失函数指数对数损失函数专注于使用Dice损失和交叉熵损失的组合公式来预测不太准确的结构。...用这个系数函数，SSL损失定义如下： ? 最后小批次上损失计算公式如下： ? 2.15、log-cosh dice损失函数 Dice系数是一种广泛用于评估分割输出的指标。

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Tensorflow入门教程(二十二）——分割模型中的损失函数

今天我就从损失函数这个方向给大家分享一下在分割模型中常用的一些函数。...1、dice_loss 我在之前的文章中用的损失函数一直都是dice_loss，在这篇文章中《V-Net: Fully Convolutional Neural Networks for Volumetric...2、tversky_loss 分割任务中的主要挑战之一是数据的不平衡性，例如癌症区域和非癌症区域相差很大，所以有一些文章为了解决数据不平衡性问题，提出了一些改进的损失函数，在这篇文章中《Tversky...我用tensorflow复现了上面三种损失函数的2D版本和3D版本，具体实现我已经分享到github上： https://github.com/junqiangchen/Image-Segmentation-Loss-Functions...欢迎大家可以分享其他分割模型损失函数，让我们一起学习交流。

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【综述专栏】损失函数理解汇总，结合PyTorch和TensorFlow2

作者：DengBoCong 地址：https://www.zhihu.com/people/dengbocong 本文打算讨论在深度学习中常用的十余种损失函数（含变种），结合PyTorch和TensorFlow2...使用版本： TensorFlow2.3 PyTorch1.7.0 ? ?...交叉熵损失可以从理论公式推导出几个结论（优点），具体公式推导不在这里详细讲解，如下：预测的值跟目标值越远时，参数调整就越快，收敛就越快；不会陷入局部最优解交叉熵损失函数的标准形式（也就是二分类交叉熵损失...（L2范数损失） L2范数损失函数，也被称为最小平方误差（LSE）。...默认：mean 07 总结上面这些损失函数是我们在日常中经常使用到的，我将TensorFlow和PyTorch相关的API都贴出来了，也方便查看，可以作为一个手册文章，需要的时候点出来看一下。

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Tensorflow入门教程（三十五）——常用多类图像分割损失函数

前面的文章中已经介绍了两类图像分割损失函数，今天将分享常用的多类图像分割损失函数有多类交叉熵，加权多类交叉熵，多类dice系数，多类FocalLoss等，并给出在TensorFlow下复现上述损失函数代码...1、Cross Entropy 交叉熵损失函数是每个像素将类预测值与目标值进行比较，然后再对所有像素求平均值。公式如下所示，其中p是真实类别值，p’是预测类别概率值。 ?...tf.reduce_mean(loss, axis=0) loss = tf.reduce_mean(loss) return loss 2、Weighted Cross Entropy 加权交叉熵损失函数是对交叉熵损失函数的每个类别加入了权重因子...(weight_loss * gen_dice_coef) return loss 4、Focal loss Focal loss是对Cross Entropy函数的改进，该函数减少了简单样本损失权重...，从而使网络更专注于困难样本损失。

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TensorFlow从0到1 - 14 - 交叉熵损失函数——防止学习缓慢

交叉熵损失函数定义如下：交叉熵损失函数在证明它真的能避免学习缓慢之前，有必要先确认它是否至少可以衡量“损失”，后者并不显而易见。...，那么交叉熵损失函数计算公式如下：交叉熵损失函数评价交叉熵损失，注意以下3点：交叉熵无法改善隐藏层中神经元发生的学习缓慢。...附完整代码代码基于12 TF构建3层NN玩转MNIST中的tf_12_mnist_nn.py，修改了损失函数，TensorFlow提供了交叉熵的封装： loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits...(labels=y_, logits=z_3)) import argparse import sys from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data...import tensorflow as tf FLAGS = None def main(_): # Import data mnist = input_data.read_data_sets

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Tensorflow入门教程（三十四）——常用两类图像分割损失函数

常用的两类图像分割损失函数有二值交叉熵，dice系数，tversky，FocalLoss等。今天我将在TensorFlow下复现上述损失函数，并进行结果对比。...1、Cross Entropy 交叉熵损失函数是逐像素将类预测值与目标值进行比较，然后再对所有像素求平均值。公式如下所示，其中p是真实类别值，p’是预测属于类别1的概率值。 ?.../ (denominator + smooth_tf)) return loss 4、Focal loss Focal loss是对Cross Entropy函数的改进，该函数减少了简单样本损失权重...，从而使网络更专注于困难样本损失。...loss_1 + loss_0) loss = tf.reduce_mean(loss) return loss 5、Cross Entropy+Dice loss 有些文章里结合不同的损失函数来训练网络

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【损失函数系列】softmax loss损失函数详解

1.损失函数：损失函数（loss function）是用来评测模型的预测值f(x)与真实值Y的相似程度，损失函数越小，就代表模型的鲁棒性越好，损失函数指导模型学习。...根据损失函数来做反向传播修改模型参数。机器学习的目的就是学习一组参数，使得预测值与真值无限接近。...2.softmax loss：它是损失函数的一种，是softmax和cross-entropy loss组合而成的损失函数。...他们的损失函数值分别为 Lz1 = -log0.7 Lz2 = -log0.3 Lz3 = -log0.1 L函数图像如下：显然，与真值越接近，损失函数越小，与真值相去越远，损失函数越大。...优化过程就是不断的将与真值接近的那个概率值提升，提升，再提升，让损失函数降低，降低，再降低。

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【损失函数】常见的损失函数(loss function)总结

损失函数用来评价模型的预测值和真实值不一样的程度，损失函数越好，通常模型的性能越好。不同的模型用的损失函数一般也不一样。损失函数分为经验风险损失函数和结构风险损失函数。...经验风险损失函数指预测结果和实际结果的差别，结构风险损失函数是指经验风险损失函数加上正则项。...绝对值损失函数绝对值损失函数是计算预测值与目标值的差的绝对值： ? 3. log对数损失函数 log对数损失函数的标准形式如下： ?...(3)逻辑回归的损失函数就是log对数损失函数。 4. 平方损失函数平方损失函数标准形式如下： ? 特点： (1)经常应用与回归问题 5....Hinge 损失函数 Hinge损失函数标准形式如下： ? 特点： (1)hinge损失函数表示如果被分类正确，损失为0，否则损失就为 ? 。SVM就是使用这个损失函数。 (2)一般的 ?

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损失函数

注意Pytorch中内置的损失函数的参数和tensorflow不同，是y_pred在前，y_true在后，而Tensorflow是y_true在前，y_pred在后。...对于回归模型，通常使用的内置损失函数是均方损失函数nn.MSELoss 。...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_pred，y_true作为输入参数，并输出一个标量作为损失函数值。...nn.MSELoss（均方误差损失，也叫做L2损失，用于回归） nn.L1Loss （L1损失，也叫做绝对值误差损失，用于回归） nn.SmoothL1Loss (平滑L1损失，当输入在-1到1之间时，...，自定义损失函数自定义损失函数接收两个张量y_pred,y_true作为输入参数，并输出一个标量作为损失函数值。

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损失函数综述

常见的损失函数有以下几种： (1) 0-1损失函数(0-1 lossfunction): 0-1损失函数是最为简单的一种损失函数，多适用于分类问题中，如果预测值与目标值不相等，说明预测错误，输出值为1...（2）感知损失函数（Perceptron Loss）：感知损失函数是对0-1损失函数的改进，它并不会像0-1损失函数那样严格，哪怕预测值为0.99，真实值为1，都会认为是错误的；而是给一个误差区间，只要在误差区间内...平方损失函数多用于线性回归任务中，其数学公式为：接下来，我们延伸到样本个数为N的情况，此时的平方损失函数为：（4）Hinge损失函数（hinge loss function）： Hinge损失函数通常适用于二分类的场景中...（6）交叉熵损失函数（cross-entropy loss function）：交叉熵损失函数本质上也是一种对数损失函数，常用于多分类问题中。...交叉熵损失函数常用于当sigmoid函数作为激活函数的情景，因为它可以完美解决平方损失函数权重更新过慢的问题。以上为大家介绍了较为常见的一些损失函数以及使用场景。

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softmax损失函数

对softmax的结果计算交叉熵分类损失函数为：取log里面的值就是这组数据正确分类的Softmax值，它占的比重越大，这个样本的Loss也就越小，这种定义符合我们的要求.

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交叉熵损失函数和对数损失函数_多分类交叉熵损失函数公式

如果使用均方差作为损失函数所以，如果当前模型的输出接近0或者1时，σ′(z)就会非常小，接近0，使得求得的梯度很小，损失函数收敛的很慢。...如果使用交叉熵作为损失函数原文链接：为什么LR模型损失函数使用交叉熵不用均方差？版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。

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TensorFlow从0到1 | 第十四章：交叉熵损失函数——防止学习缓慢

交叉熵损失函数 S型神经元，与二次均方误差损失函数的组合，一旦神经元输出发生“严重错误”，网络将陷入一种艰难而缓慢的学习“沼泽”中。...对此一个简单的策略就是更换损失函数，使用交叉熵损失函数可以明显的改善当发生“严重错误”时导致的学习缓慢，使神经网络的学习更符合人类经验——快速从错误中修正。交叉熵损失函数定义如下： ?...在证明它真的能避免学习缓慢之前，有必要先确认它是否至少可以衡量“损失”，后者并不显而易见。一个函数能够作为损失函数，要符合以下两个特性：非负；当实际输出接近预期，那么损失函数应该接近0。...，那么交叉熵损失函数计算公式如下： ? 评价交叉熵损失，注意以下3点：交叉熵无法改善隐藏层中神经元发生的学习缓慢。...附完整代码代码基于 12 TF构建3层NN玩转MNIST中的tf_12_mnist_nn.py，修改了损失函数，TensorFlow提供了交叉熵的封装： ? ? ? ?

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