tf.keras损失函数总结

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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。

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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
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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...
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tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy 多分类 交叉熵 损失函数示例
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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
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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。
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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
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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。
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Module: tf.keras.losses 理解
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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...）
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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
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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
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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
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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.
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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
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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
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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 example of using the `tanh` activation function in a Keras model: ```python import tensorflow as tf model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(64, activation='tanh'), ... ]) ``` In this example, a `Dense` layer with 64 units is used, and the `tanh` activation function is specified as the activation argument. This will apply the hyperbolic tangent activation function element-wise to the output of this layer. Alternatively, you can use the `tf.keras.layers.Activation` layer to apply the `tanh` activation function as follows: ```python import tensorflow as tf model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(64), tf.keras.layers.Activation('tanh'), ... ]) ``` Both approaches will achieve the same result of applying the `tanh` activation function to the output of the layer.
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