Tensorflow中损失函数的Hessian计算_计算外部损失函数，但计算tensorflow中的梯度？_损失函数中的Tensorflow切片 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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tensorflow中损失函数的用法

交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离，它是分类问题中试用版比较广的一种损失函数。交叉熵是一个信息论中的概念，它原本是用来估计平均编码长度的。...这一行代码包含了4个不同的tensorflow运算。通过tf.clip_by_value函数可以将一个张量中的是数值限制在一个范围之内，这样就可以避免一些运算错误(比如log0是无效的)。...这三步计算得到的结果是一个nxm的二维矩阵，其中n为一个batch中样例的数量，m为分类的数量。根据交叉熵的公式，应该将每行中的m的结果得到所有样例的交叉熵。...在只有一个正确答案的分类问题中，tensorflow提供了tf.nn_space_softmax_cross_entropy_with_lofits函数进一步加速计算过程。...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。

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TensorFlow2.0（8）：误差计算——损失函数总结

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...，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...在TensorFlow中，计算交叉熵通过tf.losses模块中的categorical_crossentropy()方法。...，不过可以通过softmax函数转换为概率形式输出，然后计算交叉熵，但有时候可能会出现不稳定的情况，即输出结果是NAN或者inf，这种情况下可以通过直接计算隐藏层输出结果的交叉熵，不过要给categorical_crossentropy

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tensorflow学习笔记（三）：损失函数

`labels` must have the same shape `[batch_size, num_classes]` #return loss:[batch_size], 里面保存是batch中每个样本的...，不需要进行sigmoid运算，函数内部进行了sigmoid操作。...nce_loss(nce_weights, nce_biases, embed, train_labels, num_sampled, vocabulary_size): #word2vec中用到了这个函数...log_perps /= total_size return log_perps 关于weights：形状应该是[T, batch_size] ,如果input包含填充的数据，对应的weights置...这样就可以保证，填充的数据不会进行梯度下降。

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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。...这些可以用于测量回归任务中的网络的精确度，或用于正则化的目的（权重衰减）。...2；用 tf.nn.l2_loss 分别计算出 tf.nn.l2_loss(a-b)、tf.nn.l2_loss(a-c)；用 sum(t ** 2) / 2 分别计算出 (((0-1) **...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】损失函数losses

一般来说，监督学习的目标函数由损失函数和正则化项组成。...（Objective = Loss + Regularization）对于keras模型，目标函数中的正则化项一般在各层中指定，例如使用Dense的 kernel_regularizer 和 bias_regularizer...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。...内置的损失函数一般有类的实现和函数的实现两种形式。...也可以对tf.keras.losses.Loss进行子类化，重写call方法实现损失的计算逻辑，从而得到损失函数的类的实现。下面是一个Focal Loss的自定义实现示范。

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keras中的损失函数

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...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。...该符号函数为每个数据点返回一个标量，有以下两个参数: y_true: 真实标签. TensorFlow/Theano张量 y_pred: 预测值....TensorFlow/Theano张量，其shape与y_true相同实际的优化目标是所有数据点的输出数组的平均值。

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GANs的优化函数与完整损失函数计算

然而但是GAN今天仍然是一个广泛使用的模型) 本文详细解释了GAN优化函数中的最小最大博弈和总损失函数是如何得到的。...将介绍原始GAN中优化函数的含义和推理，以及它与模型的总损失函数的区别，这对于理解Generative Adversarial Nets是非常重要的 GANs简介生成对抗网络(Generative Adversarial...如果需要计算总损失还要添加上生成器相关的部分。 3、生成器损失函数生成器只参与表达式 E(log(1-D(G(z))) 的第二项，而第一项保持不变。...因为这样就方便了使用Tensorflow等库来调整参数。总损失函数上面我们已经给出了生成器和鉴别器的的损失公式，并给出了模型的优化函数。但是如何衡量模型的整体性能呢?...在实际应用中生成器损失函数进行了修改，进行了对数操作。这一修改也有助于计算模型的总损失函数。总损失= D损失+ G损失。并且为了进行总损失得计算还进行了修改以保证方向和取值得范围都是相同的。

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GANs的优化函数与完整损失函数计算

来源：DeepHub IMBA 本文约2300字，建议阅读5分钟本文详细解释了GAN优化函数中的最小最大博弈和总损失函数是如何得到的。...然而但是GAN今天仍然是一个广泛使用的模型)。本文详细解释了GAN优化函数中的最小最大博弈和总损失函数是如何得到的。...将介绍原始GAN中优化函数的含义和推理，以及它与模型的总损失函数的区别，这对于理解Generative Adversarial Nets是非常重要的。...因为这样就方便了使用Tensorflow等库来调整参数。总损失函数上面我们已经给出了生成器和鉴别器的的损失公式，并给出了模型的优化函数。但是如何衡量模型的整体性能呢?...在实际应用中生成器损失函数进行了修改，进行了对数操作。这一修改也有助于计算模型的总损失函数。总损失= D损失+ G损失。并且为了进行总损失得计算还进行了修改以保证方向和取值得范围都是相同的。

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Tensorflow入门教程(二十二）——分割模型中的损失函数

在之前的篇章中我分享过2D和3D分割模型的例子，里面有不同的分割网络Unet，VNet等。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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深度学习中的损失函数

上一篇介绍了回归任务的常用损失函数，这一次介绍分类任务的常用损失函数深度学习中的损失函数一.分类任务与回归任务不同，分类任务是指标签信息是一个离散值，其表示的是样本对应的类别，一般使用...one-hot的中文释义为独热，热的位置对应于向量中的1，所以容易理解独热的意思是指向量中只有一个位置为1，而其他位置都为0。...1.交叉熵损失作为信息论基本概念之一，熵被用来衡量一个系统内信息的复杂度。...上熵的均值 output = tf.reduce_mean(output) 2.铰链损失 Hinge loss最初在SVM中提出，通常用于最大化分类间隔，铰链损失专用于二分类问题，核心思想是着重关注尚未分类的样本...，对于已经能正确分类的样本即预测标签已经是正负1的样本不做惩罚，其loss为0，对于介于-1~1的预测标签才计算损失。

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机器学习中的损失函数

总第121篇前言在机器学习中，同一个数据集可能训练出多个模型即多个函数（如下图所示，同样的数据集训练出三种不同的函数）,那么我们在众多函数中该选择哪个函数呢？...2.平方损失函数平方损失就是线性回归中的残差平方和，常用在回归模型中，表示预测值（回归值）与实际值之间的距离的平方和。...3.绝对损失函数绝对损失与平方损失类似，也主要用在回归模型中，表示预测值与实际值之间的距离。...5.对数损失函数对数损失函数主要用在逻辑回归中，在逻辑回归模型中其实就是预测某个值分别属于正负样本的概率，而且我们希望预测为正样本的概率越高越好。...6.Hinge损失函数 Hinge损失主要用在SVM算法中，具体公式如下：形状比较像合页，又称合页损失函数 Yi表示样本真实分类，Yi=-1表示负样本，Yi=1表示正样本，Yi~表示预测的点到分离超平面的距离

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神经网络中的损失函数

在机器学习中，损失函数是代价函数的一部分，而代价函数是目标函数的一种类型。在应用中，损失函数通常作为学习准则与优化问题相联系，即通过最小化损失函数求解和评估模型。...所以需要 softmax激活函数将一个向量进行“归一化”成概率分布的形式，再采用交叉熵损失函数计算 loss。...Hinge Loss 损失函数 Hinge loss损失函数通常适用于二分类的场景中，可以用来解决间隔最大化的问题，常应用于著名的SVM算法中。...对比损失计算正例(同类的例子)和负例(不同类的例子)之间的距离。因此，如果正面例子被编码(在这个嵌入空间中)到相似的例子中，而负面例子被进一步编码到不同的表示中，那么损失可以预期是低的。...其下降速度介于MAE与MSE之间，弥补了MAE在Loss下降速度慢的问题，而更接近MSE。小结在神经网络中，损失函数是神经网络的预测输出与实际输出之间差异的度量，计算当前输出和预期输出之间的距离。

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【损失函数】常见的损失函数(loss function)总结

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： ?...指数损失函数（exponential loss）指数损失函数的标准形式如下： ? 特点： (1)对离群点、噪声非常敏感。经常用在AdaBoost算法中。 6....交叉熵损失函数 (Cross-entropy loss function) 交叉熵损失函数的标准形式如下: ? 注意公式中 ? 表示样本， ? 表示实际的标签， ?...表示预测的输出， ? 表示样本总数量。特点： (1)本质上也是一种对数似然函数，可用于二分类和多分类任务中。...那么为什么交叉熵损失函数就会比较好了呢？同样的对于交叉熵损失函数，计算一下参数更新的梯度公式就会发现原因。交叉熵损失函数一般定义为： ? 其中 ? 是我们期望的输出， ?

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TensorFlow中的计算图

2 计算图的基本组成 TensorFlow的计算图粒度比较细，由节点和有向边组成（后来也加入了层）。相比之下，腾讯的开源机器学习平台Angel，其计算图的粒度较粗，由层（Layer）组成。...其中，前向过程由用户指定，包括模型定义，目标函数、损失函数、激活函数的选取等；后向的计算过程，包括计算梯度，更新梯度等，在优化器中已经由TensorFlow实现，用户不必关心。...3 计算图的运行 TensorFlow中可以定义多个计算图，不同计算图上的张量和运算相互独立，因此每一个计算图都是一个独立的计算逻辑。...为此计算图创建一个可执行节点队列，将哈希表中入度为0的节点加入该队列，并从节点哈希表中删除这些节点。...对于步骤（3）来说，可执行队列中的节点在资源允许的情况下，是可以并行执行。TensorFlow有灵活的硬件调度机制，来高效利用资源。

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总结 | 计算机视觉领域最常见几中损失函数

选择正确的损失函数可以帮助你的模型学习如何将注意力集中在数据中的正确特征集合上，从而获得最优和更快的收敛。 ? 计算机视觉是计算机科学的一个领域，主要研究从数字图像中自动提取信息。...(事实上，如今登机的自动人脸验证已经变得越来越普遍了。) 近年来，我们在网络架构、激活函数、损失函数等计算机视觉领域看到了许多创新。损失函数在模型的性能中起着关键作用。...选择正确的损失函数可以帮助你的模型学习如何将注意力集中在数据中的正确特征集合上，从而获得最优和更快的收敛。这篇文章的主要目的是总结一些重要的损失函数在计算机视觉中的使用。...Pixel-wise损失函数顾名思义，这种损失函数计算预测图像和目标图像的像素间损失。...同样，通过计算预测图像(P)和风格图像(S)的下一级特征图的L2距离，可以计算出风格损失，得到的损失函数定义为： ? alpha和beta是超参数。

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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:...的话,就取GraphKeys.WEIGHTS中的weights....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...,它们俩中有regularizer形参.如果传入这个参数的话,那么variable_scope内的weights的正则化损失,或者weights的正则化损失就会被添加到GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES

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深度学习中损失函数和激活函数的选择

前言本篇博客的目的是根据业务目标，为大家提供关于在构建神经网络时，如何根据需求选择合适的最终层激活函数和损失函数的指导和建议。...或 ReLU——这将产生一个大于0的数值。损失函数均方误差（MSE）——这计算了预测值与真实值之间的平均平方差。分类：预测二元结果例如：预测一笔交易是否为欺诈。...最终激活函数 Sigmoid——这将产生一个介于0和1之间的值，我们可以推断出模型对示例属于该类别的信心程度。损失函数二元交叉熵——交叉熵量化了两个概率分布之间的差异。...最终激活函数 Softmax——这将为每个输出产生介于0和1之间的值，这些值的总和为1。所以这可以被推断为概率分布。损失函数交叉熵——交叉熵量化了两个概率分布之间的差异。...总结以下表格总结了上述信息，以便您能够快速找到适用于您用例的最终层激活函数和损失函数。参考：人工智能学习指南

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独家 | 机器学习中的损失函数解释

机器学习模型中的学习算法和机制经过优化以最小化预测误差，因此这意味着在计算出由预测误差确定的损失函数值后，学习算法利用该信息来进行权重计算。在下一次训练过程中有效的参数更新会导致较低的预测误差。...正如等式中的负号所示：‘-’，BCE 通过确定两项的负值来计算损失，并且对于多个预测或数据样本，计算以下两项的负值的平均值： 1....这使得损失函数的计算效率成为损失函数选择过程中需要考虑的因素。考虑因素描述学习问题的类型分类与回归；二元分类与多类分类。...虽然损失函数的自定义实现是可行的，并且TensorFlow和PyTorch等深度学习库支持在神经网络实现中使用定制损失函数，但Scikit-learn、TensorFlow和PyTorch等库提供了常用损失函数的内置实现...决定使用Scikit-learn、TensorFlow和PyTorch等库中的自定义或预构建损失函数取决于特定的项目需求、计算效率和用户专业知识。

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常见的损失函数

一般来说，我们在进行机器学习任务时，使用的每一个算法都有一个目标函数，算法便是对这个目标函数进行优化，特别是在分类或者回归任务中，便是使用损失函数（Loss Function）作为其目标函数...损失函数是用来评价模型的预测值Y^=f(X)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数。通常使用L(Y,f(x))来表示，损失函数越小，模型的性能就越好。...那么总的损失函数为：(X,Y)=(xi,yi) L=∑i=1Nℓ(yi,yi^) 常见的损失函数ℓ(yi,yi^)有一下几种： Zero-one Loss Zero-one Loss：即0-1损失，它是一种较为简单的损失函数...Hinge Loss Hinge，损失可以用来解决间隔最大化问题，如在SVM中解决几何间隔最大化问题，其定义如下： ?...因此log类型的损失函数也是一种常见的损失函数，如在LR（Logistic Regression, 逻辑回归）中使用交叉熵（Cross Entropy）作为其损失函数。即： ? 规定： ?

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tensorflow中的slim函数集合

参数：作用域:筛选要返回的变量的可选作用域。后缀:用于过滤要返回的变量的可选后缀。返回值：集合中具有范围和后缀的变量列表。...参数：作用域:筛选要返回的变量的可选作用域。后缀:用于过滤要返回的变量的可选后缀。返回值：具有范围和后缀的可训练集合中的变量列表。...num_output:整数或长，层中输出单元的数量。activation_fn:激活函数。默认值是一个ReLU函数。显式地将其设置为None以跳过它并保持线性激活。...normalizer_fn:用来代替“偏差”的归一化函数。..., channels, height, width] '如果' data_format '是' NCHW 'kernel_size:计算op的池内核的长度2:[kernel_height, kernel_width

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