Keras中的损失函数与激活函数

最新推荐文章于 2024-05-22 01:30:00 发布
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本文介绍了机器学习中常用的激活函数sigmoid和softmax，它们分别用于二分类和多分类问题。同时，也探讨了对应的损失函数binarycrossentropy和categoricalcrossentropy。
sigmoid与softmax分别为二分类和多分类激活函数，而binary crossentropy和categorical crossentropy分别为二分类和多分类的损失函数。
第九节:Keras深度学习框架实战之损失函数
BBM的博客
05-09 846
机器通过损失函数进行学习。这是一种评估特定算法对给定的数据建模程度的方法。如果预测值与真实值之前偏离较远，那么损失函数便会得到一个比较大的值。在一些优化函数的辅助下，损失函数逐渐学会减少预测值与真实值之间的这种误差。
Keras深度学习实战——深度学习中常用激活函数和损失函数详解
走向CTO的路上...
05-22 1532
本教程将介绍 Keras 深度学习框架中常用的激活函数和损失函数。激活函数用于引入非线性特性，使得神经网络能够更好地学习和模拟复杂的输入输出关系；损失函数用于度量模型预测结果与真实值之间的差异，选择合适的损失函数对于模型的训练至关重要。Keras 深度学习框架提供了简单易用的工具来选择和使用激活函数和损失函数，这使得深度学习技术可以更加广泛地应用。
深度学习笔记(三)：激活函数和损失函数
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这一部分来探讨下激活函数和损失函数。在之前的logistic和神经网络中，激活函数是sigmoid, 损失函数是平方函数。但是这并不是固定的。事实上，这两部分都有很多其他不错的选项，下面来一一讨论3. 激活函数和损失函数3.1 激活函数关于激活函数，首先要搞清楚的问题是，激活函数是什么，有什么用？不用激活函数可不可以？答案是不可以。激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力。如果没有激活函数，那么
keras 分类回归 损失函数与评价指标
dili8870的博客
03-08 2363
1、目标函数 (1）mean_squared_error / mse 均方误差，常用的目标函数，公式为((y_pred-y_true)**2).mean()(2）mean_absolute_error / mae 绝对值均差，公式为(|y_pred-y_true|).mean()(3) mean_absolute_percentage_error / mape公式为：(|(y_true...
[深度学习基础]激活函数和损失函数
pipipapaboom的博客
11-29 4241
Sigmoid函数的图像如下图所示，其函数曲线在坐标轴上呈现"S"型，经典的S型分布是正态分布的累积分布函数，由于神经网络当中的变量、数据样本分布通常具有正态分布的特性，因此需要Sigmoid函数加入网络模型当中辅助神经网络更好地拟合数据分布。使用Sigmoid的另外一个原因在于该函数的值域为[0,1]，可以用于输出预测概率值。激活函数通常分为线性激活函数和非线性激活函数，因此激活函数的类型决定了网络该层的输出是线性的还是非线性的，并且激活函数的选择也对神经网络性能、模型收敛速率起到了很大的影响作用。
激活函数和损失函数
XXMRXXX的博客
09-03 2754
激活函数 1.激活函数的作用 激活函数可以提供网络的非线性建模能力。 如果没有激活函数，那么该网络仅能够表达线性映射，此时即便有再多的隐藏层，其整个网络跟单层神经网络也是等价的。因此可以认为，只有加入了激活函数之后，深度升级过网络才具备了分层的非线性映射的学习能力。 2.激活函数的性质 可微性： 当优化方法是基于梯度的时候，这个性质是必须的。 单调性： 当激活函数是单调的时候，单层网络能够保证是凸...
Keras深度学习实战（4）——深度学习中常用激活函数和损失函数详解
盼小辉丶的博客
04-27 1万+
使用激活函数可以实现网络的高度非线性，这对于建模输入和输出之间的复杂关系非常关键，只有加入了非线性激活函数之后，深度神经网络才具备了令人惊异的非线性映射学习能力。 利用损失函数计算损失值，模型就可以通过反向传播去更新各个参数，通过降低真实值与预测值之间的损失，使得模型计算得到的预测值趋近于真实值，从而达到模型训练的目的。激活函数和损失函数是神经网络中十分重要的组件，本节介绍深度学习中常用的激活函数和损失函数。.........
Keras中的多分类损失函数用法categorical_crossentropy
09-16
本文主要讨论Keras中用于多分类任务的损失函数`categorical_crossentropy`，以及它与`binary_crossentropy`的区别和应用。 `categorical_crossentropy`是Keras中常用的损失函数，特别适用于处理多分类问题。在多...
Keras中Leaky ReLU等高级激活函数的使用方法
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07-19
以下是一个使用 ReLU 激活函数构建 CNN 模型的示例代码，其功能与你提供的代码相同，只是表述方式略有不同。 这段代码通过 Keras 的 Sequential 模型构建了一个简单的 CNN 网络。它首先导入了必要的模块，然后创建了...
Keras 中Leaky ReLU等高级激活函数的用法
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本篇文章主要关注Keras中的一种高级激活函数——Leaky ReLU，以及如何在实践中应用它。 ReLU（Rectified Linear Unit）是最常用的激活函数之一，其公式为`f(x) = max(0, x)`。在正区间（x > 0）上，ReLU函数保持...
tensorflow自定义激活函数实例
09-18
今天小编就为大家分享一篇tensorflow自定义激活函数实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
激活函数以及损失函数
ox180x的博客
10-05 347
sigmoid sigmoid函数和tanh函数是研究早期被广泛使用的2种激活函数。两者都为S型饱和函数。 当sigmoid 函数输入的值趋于正无穷或负无穷时，梯度会趋近零，从而发生梯度弥散现象。 sigmoid函数的输出恒为正值，不是以零为中心的，这会导致权值更新时只能朝一个方向更新，从而影响收敛速度。 tanh激活函数是sigmoid 函数的改进版，...
机器学习中常用的几种函数——激活函数、损失函数
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sigmoid等激活函数、loss损失函数
深度学习(4): 深度学习基础1——激活函数和损失函数
TechArtisan6的博客
08-16 3562
注：转载请标明原文出处链接：https://xiongyiming.blog.youkuaiyun.com/article/details/99672818 文章目录1 激活函数1.1 线性函数1.2 Sigmoid函数1.3 双曲正切函数1.4 ReLU函数1.5 Softmax函数1.6 激活函数的选择2 损失函数2.1 损失函数定义2.2 回归损失函数(1) 均方误差损失函数2.3 分类损失函数2.4...
【深度学习】激活函数和损失函数
冷芝士鸭的学习笔记
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4.3 激活函数 作用： 当神经网络中上一层的输出直接作为下一层的输入时，每层之间的关系是线性关系，即相当于f(x)=x，此时神经网络的拟合能力较弱。为了使得神经网络有更好的拟合能力，在每一层网络之间加入了激活函数（非线性）来使得不同层网络之间的关系变为非线性，从而使网络有更好的拟合能力。 常用的激活函数有Sigmoid、tanh，ReLU、leaky ReLU等。除此以外还有线性激活函数如Linear。 激活函数的选取十分重要，不同的激活函数有不同的特点。选取不当可能会导致梯度变得非常小，就是通常所说的
系列之7-激活函数
weixin_34270606的博客
11-15 344
全套教程请点击：微软 AI 开发教程 在这一章，我们将简要介绍一下激活函数和损失函数~ 激活函数 看神经网络中的一个神经元，为了简化，假设该神经元接受三个输入，分别为\(x_1, x_2, x_3\),那么\(z=\sum\limits_{i}w_ix_i+b_i\), 激活函数也就是\(A=\sigma(Z)\)这一步了，他有什么作用呢？ 从模仿人类大脑的角度来说： 神经元在利用突触传递信...
深度学习笔记（1）:损失函数和激活函数的选择关系
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代码： from abc import ABC, abstractmethod import numpy as np import time import re from collections import OrderedDict class ActivationBase(ABC): def __init__(self, **kwargs): super().__init__() def __call__(self, z): if z.ndim == 1: z = z....
神经网络的学习技巧（含损失函数与激活函数关系、初始值、优化函数、DropOut等等）
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0 写在前面 本文为了让初学者更加简单、直观地理解神经网络在训练中的技巧，以及明白为什么这样做能有效地提高训练效率，将神经网络中的本质过程一一阐述，弄清楚这些原理对初学者大有裨益。 本博客的内容绝大部分摘录于[日]斋藤康毅的《深度学习入门——基于Python的理论与实现》 1 输出层函数与损失函数的联系 神经网络在进行反向传播时，经过输出层函数得到预测输出与监督数据的差分yi−tiy_i - ...
keras激活函数和损失函数
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Keras是一种开源的深度学习框架，提供了多种激活函数和损失函数供用户选择。 常用的激活函数包括： 1. Sigmoid函数：将输入值压缩到[0,1]范围内，适合作为二分类问题的输出层激活函数。 2. ReLU函数：在输入值大于0时，输出等于输入值；在输入值小于等于0时，输出为0。ReLU函数可以加速神经网络的训练速度。 3. Tanh函数：将输入值压缩到[-1,1]范围内，适合作为多分类问题的输出层激活函数。 4. Softmax函数：将输入值转换为概率分布，适合作为多分类问题的输出层激活函数。 常用的损失函数包括： 1. 交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）：适合用于分类问题，特别是多分类问题。 2. 均方误差损失函数（Mean-Squared Error Loss）：适合用于回归问题。 3. 对数损失函数（Log Loss）：适合用于二分类问题。 4. KL散度损失函数（Kullback-Leibler Divergence Loss）：适合用于度量两个概率分布之间的差异。
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