keras 中如何自定义损失函数

最新推荐文章于 2023-03-15 18:35:16 发布
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文章标签： 人工智能
原文链接：http://www.cnblogs.com/baiting/p/6119863.html
本文主要介绍了如何使用Keras框架保存和加载带有自定义损失函数的深度学习模型。通过具体实例展示了模型训练后的保存方法及再次加载进行预测的过程。

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

http://lazycoderx.com/2016/10/09/keras%E4%BF%9D%E5%AD%98%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%97%B6%E4%BD%BF%E7%94%A8%E8%87%AA%E5%AE%9A%E4%B9%89%E6%8D%9F%E5%A4%B1%E5%87%BD%E6%95%B0/

http://www.voidcn.com/blog/zjm750617105/article/p-5954719.html

转载于:https://www.cnblogs.com/baiting/p/6119863.html

Tensorflow 2.x(keras)源码详解之第十一章：keras损失函数及自定义损失函数
weixin_43178406的博客
05-23 2万+
本文主要介绍了Tensorflow 2.x(keras)源码详解之第十一章：keras损失函数及自定义损失函数，希望能对学习TensorFlow 2的同学有所帮助。 文章目录 1. API使用(初印象) 1.1 损失函数源码解析 2. 自定义损失函数 2.1 定义函数的方法 2.2 定义类的方法
第九节:Keras深度学习框架实战之损失函数
BBM的博客
05-09 724
机器通过损失函数进行学习。这是一种评估特定算法对给定的数据建模程度的方法。如果预测值与真实值之前偏离较远，那么损失函数便会得到一个比较大的值。在一些优化函数的辅助下，损失函数逐渐学会减少预测值与真实值之间的这种误差。
Keras中自定义目标函数（损失函数）的简单方法
热门推荐
Coffee的博客
12-28 3万+
机器学习 python keras
keras自定义损失函数的方法
辉的博客
07-29 2742
我们可以通过编写一个返回标量并接受两个参数（即真值和预测值）的函数，在Keras中创建一个自定义损失函数。然后，我们将自定义损失函数传递给model.compile作为参数，就像处理任何其他损失函数一样。原文链接https//blog.youkuaiyun.com/miemieyang999/article/details/113498594。keras在搭建神经网络时，提供了非常多便捷的函数，这里介绍一下如何自定义神经网络损失函数的方法。...
keras自定义loss
Fwuyi的博客
07-17 3747
算‘myself_loss’,x2和trainY2算‘myself_loss’,x3和trainY3算‘myself_loss’，而模型的输入是。如果有多个loss，那么loss_weights对应每个loss的权重，最后输出loss的和。loss损失函数是编译模型model.compile时所需的参数之一，可以用损失函数名或者。Keras会为Model的每一个输出out构建一个loss，这些loss之间无法交互。同时，Model中每一个outut都必须在fit()有对应的y_ture。..........
Keras之自定义损失（loss）函数
鹊踏枝-码农的专栏
11-13 7773
在Keras中可以自定义损失函数，在自定义损失函数的过程中需要注意的一点是，损失函数的参数形式，这一点在Keras中是固定的，须如下形式： def my_loss(y_true, y_pred): # y_true: True labels. TensorFlow/Theano tensor # y_pred: Predictions. TensorFlow/Theano tensor of...
Keras简单实现自定义损失函数
AKGWSB 's blog
05-24 7827
keras大家都用过，可是想要自定义一个简单的损失函数，可不是一件简单的事情，今天介绍一种笨比方法来自定义keras的函数，无需修改keras底层代码 我们把神经网络比作黑箱子，我们提供输入和答案，它就会自己学习啦（是不是很像小学生？），我们想自定义损失函数，可是keras底层错综复杂，但是可以通过提供模块化的损失函数封装来解决这个问题（不用修改keras源码） 目 录大致流程代码实现步骤代码实现-sin函数的拟合普通的keras实现自定义损失的实现 大致流程 因为【提供输入和答案就能自动学习】的特性，我
keras 自定义loss损失函数,sample在loss上的加权和metric详解
12-17
1. **自定义损失函数（Loss Function）**： 你可以直接定义一个Python函数作为损失函数。例如，在变分自编码器（VAE）中，我们通常会定义一个结合了交叉熵损失（xent_loss）和Kullback-Leibler散度（kl_loss）的...
keras自定义损失函数并且模型加载的写法介绍
12-17
本文将详细介绍如何在 Keras 中自定义损失函数以及在模型加载时如何处理这些自定义函数。 首先，让我们了解为什么需要自定义损失函数。标准的损失函数，如交叉熵（cross-entropy）或均方误差（MSE），可能并不总是...
Keras之自定义损失(loss)函数用法说明
09-16
下面将详细介绍如何在Keras中自定义损失函数以及一些常见内置损失函数的用法。 首先，自定义损失函数的定义必须遵循Keras的约定。损失函数通常接收两个参数：`y_true` 和 `y_pred`，分别代表真实标签和模型的预测值...
tf.keras快速入门——自定义损失函数（一）
梦否
02-03 2908
官网的自定义损失函数：here 在官网中，我们可以看见给出了两种方法来使用Keras提供自定义损失。 1. 简单的均方误差 def custom_mean_squared_error(y_true, y_pred): return tf.math.reduce_mean(tf.square(y_true - y_pred)) model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(), loss=custom_mean_squared_error) 这
损失函数——感知损失（Perceptual Loss）
weixin_50752408的博客
03-15 2万+
例如，VGG-19网络中的卷积层可以提取图像的纹理和结构信息，而网络的全连接层可以提取图像的语义信息。感知损失的计算方式通常是将输入图像和目标图像分别通过预训练的神经网络，得到它们在网络中的特征表示。与传统的均方误差损失函数（Mean Square Error，MSE）相比，感知损失更注重图像的感知质量，更符合人眼对图像质量的感受。其中，x 是输入图像，y 是目标图像，Fi​(x) 和 Fi​(y) 分别表示它们在预训练的神经网络中的第 i 层的特征表示，N 是特征层数。然后我们创建了损失函数。
php调用keras,Keras深度学习框架之损失函数(示例代码)
weixin_42373088的博客
03-13 276
一.损失函数的使用损失函数【也称目标函数或优化评分函数】是编译模型时所需的两个参数之一。model.compile(loss=‘mean_squared_error‘, optimizer=‘sgd‘)或from keras import lossesmodel.compile(loss=losses.mean_squared_error, optimizer=‘sgd‘)可以传递一个现有的损失函...
VGG16—perceptual loss in keras感知损失【Keras】
m0_37477175的博客
08-07 7821
正常的损失加上感知损失，肯定需要自定义合适的loss function。在keras中，自定义loss function : 先考虑keras中的loss，如下： def mean_squared_error(y_true, y_pred): return K.mean(K.square(y_pred - y_true), axis=-1) 如果要定义自己的感知损失： def model...
【手撕算法】【Keras】keras自定义汉明损失评价函数
weixin_42279212的博客
04-11 1850
1. 在keras框架基础上，自定义汉明损失评价指标 2. 代码直接使用 3. 原理讲解
Keras常用分类损失函数
Forskamse's Blog
04-21 7061
本文研究Keras自带的几个常用的Loss Functions。 categorical_crossentropy VS. sparse_categorical_crossentropy 先看categorical_crossentropy和sparse_categorical_crossentropy。 categorical_crossentropy sparse_categorical_...
【损失函数：3】感知损失：Perceptual Loss、总变分损失（TV Loss）（附Pytorch实现）
NorthSmile的博客
09-28 1万+
提出感知损失的概念，用于实时超分辨任务和风格迁移任务，后来也被应用于更多的领域，在图像去雾方向也有不少工作使用到了感知损失，所以这里就细看一下感知损失具体是什么，该如何构造（说个题外话：我之前做实验，用VGG提取特征构造感知损失狂爆内存，然后直接放弃了，都怪设备太垃圾啊！！！）。
keras中的损失函数
somTian的博客
03-16 1万+
mean_squared_error mean_absolute_error mean_absolute_percentage_error mean_squared_logarithmic_error squared_hinge hinge categorical_hinge logcosh categorical_crossentropy sparse_categorical_crosse...
keras 自定义 custom 函数
weixin_33878457的博客
02-08 700
转自： https://kexue.fm/archives/4493/，感谢分享！ Keras是一个搭积木式的深度学习框架，用它可以很方便且直观地搭建一些常见的深度学习模型。在tensorflow出来之前，Keras就已经几乎是当时最火的深度学习框架，以theano为后端，而如今Keras已经同时支持四种后端：theano、tensorflow、cntk、mxnet（前三种官方支持，mxnet还...
keras如何自定义损失函数
03-20
Keras可以通过编写自定义函数来...在这个例子中，我们定义了一个自定义损失函数，它计算预测值和实际标签之间的平方误差，并返回平均值。然后，我们将自定义损失函数传递给Keras的compile函数，以便在训练模型时使用。
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