keras学习笔记(4)—损失函数

最新推荐文章于 2025-11-11 19:54:48 发布
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本文是关于Keras中常用的损失函数的学习笔记，详细介绍了mean_squared_error, mean_absolute_error, mean_absolute_percentage_error以及categorical_crossentropy和binary_crossentropy等的算法原理和应用场景，帮助理解如何在不同问题中选择合适的损失函数。" 44085753,4840745,修复错误：error while loading shared libraries: libc.so.6,"['Linux系统', '系统修复', '命令行工具', '文件系统']
一、损失函数类型
二、算法详解
2.1 mean_squared_error(mse)—平方误差

计算公式：

mse=1m∑i=1m(y(i)−yˆ(i)
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损失函数------CTCLoss
m0_47405013的博客
01-25 2575
CTCLOSS
自然语言处理之语音识别：DeepSpeech：CTC损失函数解析
zhubeibei168的博客
10-16 1119
DeepSpeech是Mozilla开源的一个基于深度学习的语音识别项目，它使用了循环神经网络（RNN）和连接时序分类（CTC）损失函数。DeepSpeech的设计目标是提供一个高效、准确的语音识别解决方案，同时保持模型的可训练性和可扩展性。DeepSpeech通过结合RNN和CTC损失函数，提供了一个强大的语音识别框架。特征提取是语音识别的关键步骤，MFCC是一种广泛使用的特征，能够捕捉音频信号的时频信息。通过上述代码示例，我们可以看到如何从音频文件中提取MFCC特征，并进行预处理，为模型训练做好准备。
CTC损失函数笔记
会飞的鱼的博客
02-04 1392
CTC损失函数笔记
什么是Hinge损失函数
最新发布
qq_44050612的博客
11-11 1197
Hinge损失通过惩罚“分类间隔不足”的样本，强制模型学习一个具有鲁棒性的决策边界。然而，在需要强间隔约束或对异常点鲁棒的场景中，Hinge损失仍是值得考虑的选择。它的核心思想是通过惩罚“错误分类且距离决策边界过近”的样本，迫使模型学习一个具有更大间隔的分类超平面。Hinge损失关注的是“分类间隔”，而交叉熵损失关注的是“概率分布匹配”。前者更适合需要强鲁棒性的任务（如SVM），后者更适合需要概率输出的任务（如深度学习分类）。通过最小化Hinge损失的总和（加上L2正则化），SVM实现了。
深度学习-损失函数
ZHINV_的博客
04-21 1080
当输出层使用softmax多分类时，使用交叉熵损失函数；当输出层使用sigmoid二分类时，使用二分类交叉熵损失函数， 比如在逻辑回归中使用；当功能为线性回归时，使用均方差损失-L2 loss；
CTC-Loss
关于我的学习记录
05-14 8008
CTC-Loss
Keras学习笔记1
08-04
在深度学习领域，Keras是一个极其重要的工具，它作为一个高级神经网络API，允许开发者快速构建和实验深度学习模型。Keras的设计目标是易用性和快速迭代，它支持Theano、TensorFlow和CNTK这三种主要的后端引擎，提供...
TensorFlow 2 学习笔记——从底层函数解析到Keras应用（小白入门）
12-21
4. `tf.reduce_sum`: 类似地，这个函数用于计算张量在指定维度上的总和。 在二维张量中，`axis` 参数至关重要。`axis=0` 表示按列操作，`axis=1` 表示按行操作。例如，如果我们有一个2x3的张量，`axis=0`将沿列进行...
TensorFlow 2 学习笔记：从基本函数到 Keras 应用
TensorFlow 2 学习笔记——从底层函数解析到 Keras 应用 TensorFlow 是一个开源的机器学习框架，由 Google 开发，广泛应用于深度学习和机器学习领域。TensorFlow 2 是 TensorFlow 的最新版本，具有许多新的功能和...
CTC损失函数详解
qq_28057379的博客
04-05 2441
参见https://distill.pub/2017/ctc/技术博客，简单明了
CTC loss 理解
weixin_33873846的博客
09-28 914
参考文献 CTC学习笔记（一） 简介：https://blog.youkuaiyun.com/xmdxcsj/article/details/51763868 CTC学习笔记（二） 训练和公式推导 很详细的公示推导 前向后向算法计算序列概率，并最大化 使用BPTT算法得到损失函数对神经网络参数的偏导.         tensorflowbook 具体实现 语音识别实例. 语音识别：...
Explore-CTC-Loss.jl：我们探索了使用Zygote（或不使用）在Julia中实现连接主义时间分类（CTC）损失函数的各种方法
02-15
Explore-CTC-Loss.jl 我们探索使用Zygote（或不使用Zygote）在Julia中实现连接主义时间分类（CTC）损失函数的各种方法。 我们还将其与现有的[ ]进行比较。 > include ( " test_ctc.jl " ) alphabetsize = 64 textlength = 50 ntimesteps = 201 rawlabels = [ 57 , 41 , ... , 59 ] manlogloss = 705.237164456796 manloggrad |> extrema = ( - 0.84280330876603 , 0.41492393816423795 ) ctc_plain_multiply (exitements, labels) = 705.237164456796 1.238 ms ( 636 allocations
CTC loss
hzhj的博客
05-10 4320
为方便理解损失值计算的由来，先介绍相关概念。 伪字符，为解决重复字符(eg. hello)或字符间存在的空白区域而引入的无用字符。对输入字符串而言，将伪字符插入到字符串的相邻字母间，则当给定字符串长度为L时，变换后的字符串长度为2*L + 1。 ps 该字符与空字符不同，空字符为有效字符。 路径，表示时间序列上从起点到终点所对应每个元素的概率的乘积，如下公式所示。其中x表示给定输入，π表示...
CTC损失函数及其实现[1]
gukedream的专栏
01-18 6181
CTC损失函数及其实现[1]简介原理实现参考 本文主要讲解了CTC损失函数的主要原理以及介绍了目前该损失函数的各种实现. 简介 显示中许多序列学习任务需要从含噪声，并且未分割的输入数据中预测出标签序列. 例如，语音识别，需要将声学信号转录成单词。RNNs似乎是一种适合这种任务的强大的序列学习器，但是，由于需要预分割的训练数据，以及需要后处理，将RNNs的输出转换为标签序列，使得该方法的应用受到限制...
Pytorch-UNet损失函数详解：BCEWithLogitsLoss vs DiceLoss
gitblog_00913的博客
09-10 486
你是否在训练U-Net模型时遇到过这些问题？分割边界模糊、小目标识别困难、类别不平衡导致模型偏向背景类？本文将深入解析Pytorch-UNet项目中两种核心损失函数——BCEWithLogitsLoss（二值交叉熵损失）与DiceLoss（骰子损失）的数学原理、实现细节及适用场景，帮助你在图像语义分割任务中做出最优选择。 读完本文你将获得： - 两种损失函数的数学推导与代码实现分析 - 不同场景...
【机器学习】损失函数MAE
littlemichelle
08-22 8067
RMSE（均方根误差）、MSE（均方误差）、MAE（平均绝对误差）、SD（标准差） RMSE（Root Mean Square Error）均方根误差 衡量观测值与真实值之间的偏差。 常用来作为机器学习模型预测结果衡量的标准。 MSE（Mean Square Error）均方误差 MSE是真实值与预测值的差值的平方然后求和平均。 通过平方的形式便于求导，所以常被用作线性回归的损失函数。...
基于CTC的损失函数 ----从本质出发
weixin_37721058的博客
08-18 5014
由于对softmax的推导和实现还没有熟记于心，所以先推导softmax，而CTC作为softmax的另一种形态，从而应用到了语音和文字中，作为softmax的进阶版本。 逻辑回归 谈到softmax，无法避免需要谈到逻辑回归，logistics regression。而谈到logistic regression，就不免需要谈到sigmoid 激活函数。这几个概念的关系是，先是逻辑回归利用了sig...
U-net的损失函数
weixin_42612804的博客
02-15 2203
U-net的损失函数通常使用交叉熵损失函数。交叉熵损失函数在图像分割中是一种常用的损失函数。它通过计算预测分割图像与真实分割图像之间的差异来衡量模型的性能。在U-net中，使用交叉熵损失函数可以帮助网络更好地学习图像分割任务，并且使得生成的分割图像更加精确。 ...
损失函数---交叉熵，及tesorflow与keras中的实现
xys430381_1的专栏
01-24 3339
cross_entropy-----交叉熵是深度学习中常用的一个概念，一般用来求目标与预测值之间的差距。先来回顾一下信息量、熵、交叉熵等基本概念。 信息论交叉熵是信息论中的一个概念，要想了解交叉熵的本质，需要先从最基本的概念讲起。 一、信息量首先是信息量。假设我们听到了两件事，分别如下： 事件A：巴西队进入了2018世界杯决赛圈。 事件B：中国队进入了2018世界杯决赛圈。 仅凭直觉来说，显而易见...
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