我正在尝试训练一个有多个输出的模型，因此，当我编译它时，也会有多个损失函数附加到它。 我以前没有做过类似的事情(至少不是从头开始)。 下面是我用来弄清楚这是如何工作的一些代码。from tensorflow.keras.layers import Dense, Input
浏览 127提问于2021-03-17得票数 2
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在复制开源代码的过程中，我遇到了这个问题，但我没有找到解决方案。我使用了keras2.4.3和tf2.30作为后端。因为开源代码没有数据处理代码，所以我这样做是因为我理解了论文和代码。它是一个多输出网络，我试着检查网络的输入，x包含音频(N，15，64，3)和视频(N,450,300,3)，y包含14个张量，形状为(N,1)。
浏览 17提问于2022-03-04得票数 4
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Keras损失值显著跳跃
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我正在用Tensorflow在Keras开发一个简单的神经网络。损失值从上一批小批次的L-1显著上升到第一批小型的历元L。
为了避免移动平均，我实现了我自己的损失函数，它应该输出小批的损失值，而不是批量上的移动平均值。因为每一小批都是不同的，因此相应的损失也必须是不同<e
浏览 7提问于2022-05-04得票数 0
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我有一个Keras预训练模型"model_keras“，我想在损失函数中使用它。模型"model_keras“的输入是另一个Tensorflow模型"model_tf”(生成式模型)的输出。我正在尝试通过最小化损失来更新"model_tf“的权重。在优化过程中，"model_kears“仅用于推理，不会更新。背后的原因是model.
浏览 30提问于2020-10-20得票数 1
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我正在尝试将LogCosh函数实现为自定义损失函数。当我这样做时，我得到了一个错误，因为拟合阶段将NaN作为损失。更奇怪的是，当我运行它时，它开始给出损失的实际值，然后到达一个点，它再次开始返回NaN。我的模型：from tensorflow import keras
from tensorflow</em
浏览 4提问于2021-04-28得票数 0
我创建了一个包含27列的dataset。我创建了一个用于异常检测的Autoencoder，如下所示：x = layers.Dense(20,activation='relu')(x)
AE = keras.models.Model(inputs=i
浏览 2提问于2020-11-14得票数 3
我使用keras创建了一个模型，并使用train_on_batch对其进行了培训。为了检查模型是否做了它应该做的事情，我使用predict_on_batch方法重新计算了训练阶段前后的损失。但是，正如你在阅读标题时所猜测的那样，我没有相同的输出损失。下面是一个基本代码来说明我的问题：from te
浏览 4提问于2020-04-26得票数 2
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我在研究基于Keras/TensorFlow的神经网络。我想做点不同的事。但是，我希望网络的输出层是作为函数参数的数字列表。该函数对这些参数进行操作，生成一个新的数字列
浏览 4提问于2017-09-14得票数 1
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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(.，a
浏览 0提问于2018-04-19得票数 7
我有一个由乙状结肠激活组成的单个输出神经元的CNN模型，因此它的值在0到1之间。我想计算这个特定输出神经元的损失的组合。我使用的是平均绝对误差和均方误差，并造成如下损失：现在，由于一些问题，ten
浏览 6提问于2022-06-22得票数 1
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我正在学习tensorflow(2.3)中的keras。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(batch_size,)阵列。但是上面的函数给出了整个批次的一个
浏览 8提问于2020-08-13得票数 24
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我正在实现自己的Keras损失函数。如何访问张量值？我尝试过的 print y_trueTensor("target:0", shape=(?, ?), dtype=float32)
有没有什么y_true函数可以访问Keras的值？
浏览 0提问于2017-04-17得票数 40
我有一个系统，它由一个神经网络组成，它的输出被输入到一个未知的非线性函数F中，例如一些硬件。其思想是将神经网络训练为未知非线性函数F的逆F^(-1)，这意味着损失L是在F的输出处计算的，但是由于F的梯度不知道，反传播不能直接用于计算梯度和更新NN权值。在计算TensorFlow或PyTorch中的梯度时，是否可以使用没有直接连接到神经网络
浏览 2提问于2020-01-16得票数 1
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我可以用model.train_on_batch(input=input,output=[output1,output2])来训练这个模型，但是在我训练的某些特定阶段，我只想训练这个模型的一个分支(output2我无意中尝试在模型None中传递一个model.train_on_batch(input=input,output=[None,output2])值，但它显示了
AttributeError：'NoneType])，然后损失变成NaN。如何在多输出角
浏览 0提问于2018-01-19得票数 1
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我正在使用TensorFlow概率来训练一个模型，该模型的输出是一个用于概率回归的tfp.distributions.Independent对象。我的问题是，我不确定如何在负对数似然(NLL)损失函数中实现样本加权。我有以下损失函数，我相信它没有使用sample_weight第三个参数： class NLL(tf.keras.losses.Loss):
''' Custom <e
浏览 174提问于2021-11-08得票数 1
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我有一个自定义的损失函数，它将模型的输入作为参数之一。如果我在我训练的同一个会话中加载，我可以使用this技术加载它。return loss
y = keras.layers.Activation('tanh')(inputs)
model.c
浏览 29提问于2019-09-12得票数 3
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语义分割的样本权重
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我尝试用Keras和Tensorflow2后端来解决语义分割问题。我尝试用分类交叉熵将每个像素标记为22个类别中的一个。我输入和输出的形状是我想为每个样本添加权重，以尝试使用我的模型进行伪标记。然后，我尝试给出3D数组( 16,224,224)作为批次大小为16的样本权重，结果显示以下错误：
Found a
浏览 0提问于2020-05-26得票数 1
下面是导入我的库和模块的方法：import osfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers.convolutional import Conv2D
我要它输出一个输入的输出器。我想在训练后输入94个，希望它能输出
浏览 2提问于2021-03-10得票数 1
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我熟悉Keras，在Keras中，我们需要根据需要在输出层中添加激活函数，但是在学习Tensorflow时，我发现输出层没有添加激活函数。
有人能解释一下这背后的原因吗。
浏览 4提问于2019-03-11得票数 0
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我有一个损失函数，它依赖于某个变量，然后我想改变这个变量，得到更新的损失。损失是作为函数的输入给我的，所以我不能简单地在tf.control_dependencies下移动这一行(这确实给了我想要的东西)。那么，我如何在之后更新变量和损失呢？
浏览 2提问于2020-04-30得票数 0
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