tensorflow2.0损失函数总结和损失函数自定义

TensorFlow2.0自定义损失函数

最新推荐文章于 2024-12-26 10:46:54 发布

原创

最新推荐文章于 2024-12-26 10:46:54 发布 · 1.8k 阅读

12 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#深度学习 #人工智能

本文介绍如何在TensorFlow2.0中使用预置的损失函数，并指导如何自定义损失函数，如Focal Loss，以满足特定需求。同时，强调遵循框架规则的重要性，以确保性能最大化。

当我们尝试训练神经网络的时候，不可避免地要接触到损失函数，损失函数计算真实值和预测值的误差。tensorflow2.0已经给我们封装好的具备很多用途的损失函数，我们可以只用两行代码就可以直接使用，简直方便地不要不要的。

我先说如何使用，再说有哪些可以供我们挑选使用

如何使用看下面代码，分析过程在代码的注释里面，注意看代码注释，注意看代码注释，注意看代码注释。

from tensorflow.keras import losses

# 假设y_true是真实值, y_pred是网络预测值
import tensorflow as tf

y_true = tf.Variable(initial_value=tf.random.normal(shape=(32, 10)))
y_pred = tf.Variable(initial_value=tf.random.normal(shape=(32, 10)))