tf.keras损失函数总结

最新推荐文章于 2025-02-01 19:17:43 发布
原创 最新推荐文章于 2025-02-01 19:17:43 发布 · 6.6k 阅读 · 9 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#loss function

本文详细介绍了tf.keras中各种损失函数的应用场景与计算方式，包括均方误差、绝对误差、交叉熵等，为深度学习模型训练提供全面的损失函数选择指南。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

tf.keras损失函数一览

  • keras.losses.mean_squared_error
  • keras.losses.mean_absolute_error
  • keras.losses.mean_absolute_percentage_error
  • keras.losses.mean_squared_logarithmic_error
  • keras.losses.squared_hinge
  • keras.losses.hinge
  • keras.losses.categorical_crossentropy
  • keras.losses.binary_crossentropy
  • keras.losses.kullback_leibler_divergence
  • keras.losses.poisson
  • keras.losses.cosine_similarity
  • keras.losses.logcosh
  • keras.losses.categorical_hinge
tf.keras.layers.Embedding详解
qq_19069557的博客
11-15 1663
tf.keras.layers.Embedding详解
tf.keras自定义损失函数
/dev/null
04-21 1091
自定义损失函数 In statistics, the Huber loss is a loss function used in robust regression, that is less sensitive to outliers in data than the squared error loss. A variant for classification is also so...
tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy
一个学术five的blog
11-13 2916
tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy
tf.keras.losses.BinaryCrossentropy函数
weixin_49346755的博客
05-01 5694
函数原型 tf.keras.losses.BinaryCrossentropy( from_logits=False, label_smoothing=0.0, axis=-1, reduction=losses_utils.ReductionV2.AUTO, name='binary_crossentropy' ) 函数说明 BinaryCrossentropy函数用于计算二分类问题的交叉熵。交叉熵出自信息论中的一个概念，原来的含义是用来估算平均编码长度的。在机器
tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy 多分类 交叉熵 损失函数示例
weixin_44493841的博客
01-11 2675
tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy 多分类损失函数示例 文章目录tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy 多分类损失函数示例计算公式tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy 实现numpy 实现 import numpy as np import tensorflow as tf y_true = np.array([0, 1, 0]) # 独热编码 y_pred = np.arra
tf.Keras (tf-1.15)使用记录2-基于tf.keras.layers创建层
普通攻击往后拉的博客
02-01 783
注意需要继承tf.keras.layers.Layer父类，以及注意传入**kwargs关键字参数。self.add_weight方法是用来初始化模型参数的。# 使用自定义层创建模型MyDenseLayer(32, activation='relu', input_shape=(222,)), # 注意这个input必须指定])call函数的输入inputs就是固定的，build函数每次实例化只调用一次。')# 确保输入是一个包含三个元素的列表else:self.n = n。
基于tf.keras的多标签多分类模型.zip
04-03
在本项目中，我们主要探讨的是如何利用深度学习框架tf.keras构建一个针对多标签多分类问题的模型。多标签分类是指一个样本可能属于多个类别，这在许多领域，如图像识别、自然语言处理和推荐系统中都有广泛的应用。...
tf.Keras (tf-1.15)使用记录3-model.compile方法
最新发布
普通攻击往后拉的博客
02-01 914
是 TensorFlow Keras 中用于配置训练模型的方法。在开始训练之前，需要通过这个方法来指定模型的优化器、损失函数和评估指标等。
tf.keras.losses详解
LeeG_IOT的博客
08-22 8417
tf.keras.losses实例是用来计算真实标签（ y_true ）和预测标签之间（ y_pred ）的loss损失。 参数：from_logits：是否将 y_pred 解释为 logit 值的张量。 默认情况下，假设 y_pred 包含概率（即 [0, 1] 中的值）。即默认情况下from_logits的值为False 解释一下logit值的含义：逻辑回归一般将因变量二分类变量的0-1转变为频率[0,1]，变成odds（优势比，[0,+∞]），然后log一下成为Logit值([-∞,+∞])，简
Module: tf.keras.losses 理解
qq_36033058的博客
12-17 3511
本文主要整理记录对tf2.0中损失函数模块的理解。tf中实现的所有损失都是python中的class。 损失函数理解BinaryCrossentropy参数解释CategoricalCrossentropy参数解释SparseCategoricalCrossentropy参数解释 BinaryCrossentropy tf.keras.losses.BinaryCrossentropy: tf.keras.losses.BinaryCrossentropy( from_logits=False, l
tf.keras.losses函数参数（from_logits、label_smoothing...）
LeeG_IOT的博客
08-21 2770
tf.keras.losses实例是用来计算真实标签（ y_true ）和预测标签之间（ y_pred ）的Loss损失。 参数 from_logits 是否将 y_pred 解释为 logit 值的张量。 默认情况下，假设 y_pred 包含概率（即 [0, 1] 中的值）。即默认情况下from_logits的值为False 解释一下logit值的含义：逻辑回归一般将因变量二分类变量的0-1转变为频率[0,1]也就是分类为1的概率，进而变成优势比odds（ odds=P/(1-P) ，[0,+∞]
TensorFlow tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy
Claroja
08-11 9067
用于多分类问题,传入的是one-hot编码目标,如果是int类型的编码目标,使用SparseCategoricalCrossentropy 下面这个例子中y_pred和y_true的形状是[batch_size, num_class],既每次输入batch_size是3,就是3个样本同时输入,分类数量是3,既one-hot编码是3个分类. cce = tf.keras.losses.Categor...
tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy函数
weixin_49346755的博客
05-01 6821
函数原型 tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy( from_logits=False, label_smoothing=0.0, axis=-1, reduction=losses_utils.ReductionV2.AUTO, name='categorical_crossentropy' ) 函数说明 CategoricalCrossentropy函数用于计算多分类问题的交叉熵。使用的公式如下： 参数from_logt
PyTorch 实现 tf.keras.losses.categorical_crossentropy
holasyb的博客
02-09 3402
使用 PyTorch 实现 tf 中的 tf.keras.losses.categorical_crossentropy，或者 K.categorical_crossentropy import tensorflow as tf y_true = [[[0.,0.9]]] y_pred = [[[0.4,0.6]]] loss = tf.keras.losses.categorical_crossentropy(y_true, y_pred) loss.numpy() print('tf.keras
tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy和tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy
qq_34418352的博客
05-25 4555
1 tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy 是一个函数。 返回每个样本的损失。 等价于: tf.keras.backend.sparse_categorical_crossentropy 2 tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy 是一个类。 可以返回每个样本的损失，可以返回所有样本的累加损失，可以返回样本的平均损失。 参数 reduction: reduction=tf.ke.
tf.keras.losses.KLDivergence KL散度 损失函数 示例
weixin_44493841的博客
11-24 2763
KL 散度 loss=正确值×log(正确值预测值)loss = 正确值 \times log(\frac{正确值}{预测值})loss=正确值×log(预测值正确值​) import tensorflow as tf y_true = [[0, 1], [0, 0]] y_pred = [[0.6, 0.4], [0.4, 0.6]] # Using 'auto'/'sum_over_batch_size' reduction type. kl = tf.keras.losses.KLDivergenc
TensorFlow2损失函数大全
bigcindy的博客
07-04 5253
本文汇总了TensorFlow2中的所有损失函数： 1. L1范数损失 计算预测值与标签值之间的绝对误差的平均值： tf.keras.losses.MAE(y_true, y_pred) 参数： y_true 标签值 y_pred 预测值 返回值： 绝对误差的平均值。 别名： tf.keras.losses.mae, tf.keras.losses.mean_absolute_error, tf.keras.metrics.MAE, tf.keras.metrics
tensorflow中的KLDivergence的使用示例
Ben出没冇注意的博客
04-17 1158
loss = y_true * log(y_true / y_pred) 情况一：算两个一维数组 参考：tf.keras.losses.KLDivergence k = tf.keras.losses.KLDivergence() loss = k([.4, .9, .2], [.5, .8, .12]) print('Loss: ', loss.numpy()) # Loss: 0.11891246 情况二：按batch来算 参考：TensorFlow->API->TensorFlow
tf.keras.layers激活函数
08-17
In TensorFlow's Keras API, the `tanh` activation function can be applied to a layer using the `tf.keras.layers.Activation` layer or by specifying it directly within the desired layer. Here's an ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值