【深度学习框架学习| Keras Losses详解】Keras最简单的深度学习框架！你对Keras Losses详解了解多少？来看看吧

于 2024-12-16 07:30:00 发布
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【深度学习框架学习| Keras Losses详解】Keras最简单的深度学习框架！你对Keras Losses详解了解多少？来看看吧

文章目录

Keras Losses详解

Keras的Losses API提供了多种损失函数，用于优化不同类型的机器学习任务。

损失函数是训练深度学习模型的关键组成部分，它用于衡量模型预测与真实标签之间的差距，优化算法通过最小化损失函数来调整模型参数。

Keras提供了多种内置的损失函数，涵盖了**分类、回归和最大边界（SVM）**等多种任务。

1. Probabilistic Losses

在许多分类任务中，尤其是概率输出的分类模型，常用的损失函数包括交叉熵损失，它衡量的是预测类别的概率分布与真实类别分布之间的差异。常见的概率损失包括：

Binary Crossentropy (二元交叉熵)

用于二分类问题，计算的是两个分布之间的差异，适用于输出层使用sigmoid激活函数的模型。损失函数的计算方式如下：
在这里插入图片描述其中， y i y_i yi​ 是目标类别， p i p_i pi​ 是预测概率。

from keras.losses import BinaryCrossentropy

binary_crossentropy = BinaryCrossentropy()

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