Keras学习笔记5——keras.losses

最新推荐文章于 2022-11-13 17:26:35 发布
最新推荐文章于 2022-11-13 17:26:35 发布
阅读量815 收藏 1
点赞数
分类专栏： python
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/winter_python/article/details/108704039
版权
这篇博客介绍了Keras中两种重要的损失函数——logcosh和categorical_crossentropy。logcosh函数在小误差时类似均方误差，但对极端误差不敏感，而categorical_crossentropy适合处理多分类问题，要求目标值以one-hot编码表示。

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

损失函数（或称目标函数、优化评分函数）是编译模型时所需的两个参数之一：

from keras import losses
model.compile(loss=losses.mean_squared_error, optimizer='sgd')
# or
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=
最低0.47元/天 解锁文章
keras中的常用Loss使用
liuchunh的博客
11-09 4887
How to use? model.compile(optimizer="sgd", loss="mean_squared_error") from keras import losses # note: mean_squared_error(y_true : tf.Tensor, y_pred: tf.Tensor) -> tf.Tensor model.compile(...
Keras学习笔记9——keras.callbacks
winter_python的博客
09-21 1841
目录回调函数使用CallbackBaseLoggerTerminateOnNaNProgbarLoggerHistoryModelCheckpointEarlyStoppingRemoteMonitorLearningRateSchedulerTensorBoardReduceLROnPlateauCSVLoggerLambdaCallback创建一个回调函数例: 记录损失历史例: 模型检查点 来源 回调函数使用 回调函数是一个函数的合集，会在训练的阶段中所使用。你可以使用回调函数来查看训练模型的内在状态和
keras_6_损失函数Losses
weixin_30897233的博客
02-14 155
1. keras中使用loss # 损失函数（或称目标函数、优化评分函数）是编译模型时所需的两个参数之一： #你可以传递一个现有的损失函数名， model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd') # 或者一个TensorFlow/Theano符号函数,有以下两个参数: # y_true: 真实标签. TensorFlow/Thean...
Keras里的损失函数（losses）介绍
weixin_42999968的博客
01-06 1万+
1、Keras包和tensorflow包版本介绍 因为Keras包和tensorflow包的版本需要匹配才能使用，同时也要与python版本匹配才能使用。我目前的环境为 python3.5+keras2.1.0+tensorflow1.4.0。建议小白们如果不太懂各个版本该如何匹配的话，可以用我这个配套的包，我之前用python3.8，装上keras和tensorflow后，老是报错，实验了好几天才成功配置好环境的。然后注意千万不要在这个环境中安装gdal包了，装上gdal包后又会报错，原因貌似是gdal包
TensorFlow tf.keras.losses.CategoricalHinge
Claroja
08-11 712
铰链损失函数(Hinge Loss)主要用于SVM中,最大化分割超平面的距离 ch = tf.keras.losses.CategoricalHinge() loss = ch([0., 1., 1.], [1., 0., 1.]) print('Loss: ', loss.numpy()) # Loss: 1.0 init __init__( reduction=losses_uti...
Keras手册记录之loss function，待更新
mashutian的博客
03-08 1079
loss function:https://keras.io/losses/ mean_squared_error keras.losses.mean_squared_error(y_true, y_pred) mean_absolute_error keras.losses.mean_absolute_error(y_true, y_pred) mean_absolute_perc...
tf.keras.losses详解
LeeG_IOT的博客
08-22 8357
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]，变成odds（优势比，[0,+∞]），然后log一下成为Logit值([-∞,+∞])，简
Keras学习笔记1——Keras简介
winter_python的博客
09-15 1169
Keras简介 Keras: 基于 Python 的深度学习库。 Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库，可以作为Tensorflow、Microsoft-CNTK和Theano的高阶应用程序接口，进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化。 Keras安装 根据已经安装的TensorFlow版本安装Keras： pip install Kears==2.3.1 Keras使用 参考：深度学习：Keras入门(一)之基础篇 Keras的模块结构 使用Keras搭建一个神经网络 数据格
Keras 学习笔记（三）Keras Sequential 顺序模型
种花家的奋斗兔的博客
11-25 1591
开始使用 Keras Sequential 顺序模型 顺序模型是多个网络层的线性堆叠。 你可以通过将网络层实例的列表传递给Sequential的构造器，来创建一个Sequential模型： from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation model = Sequentia...
python神经网络模型调用后预测值不变_我的Keras使用总结（1）——Keras概述与常见问题整理,Python机器学习笔记：利用Keras进行分类预测,Python机器学习笔记：使用Keras进...
weixin_39932838的博客
12-05 1723
今天整理了自己所写的关于Keras的博客，有没发布的，有发布的，但是整体来说是有点乱的。上周有空，认真看了一周Keras的中文文档，稍有心得，整理于此。这里附上Keras官网地址：下面回顾一下自己以前写的有关Keras的博客：首先是上面两篇博客，这两篇写出来，其实是整理笔记，单纯的学习一下基础的回归和分类，使用Keras创建一个简单的回归问题的神经网络模型和多类分类的模型。使用了最经典的回归数据波...
Keras 添加自定义Losses
jmhIcoding
01-11 2141
前言 有时候，我们需要往模型里面添加一些自定义的loss。 这些自定义的loss主要分为两大类： loss是基于样本的正确标签 yrealy_{real}yreal​ 和预测的logit ypredy_{pred}ypred​ 计算得到。这种loss主要集中在对分类损失的改进上，例如Focal Loss等。 loss需要模型的中间层信息参与运算。这种loss常见的就是对权重的正则化项，高级一点还有对抗机器学习里面的FGSM的对抗学习正则化项。 其中，第一类loss可以通过自定义loss函数，或者los
keras 自定义loss model.add_loss的使用
热门推荐
fanzy1234的博客
04-06 1万+
一点见解，不断学习，欢迎指正 １　自定义loss层作为网络一层加进model，同时该loss的输出作为网络优化的目标函数 from keras.models import Model import keras.layers as KL import keras.backend as K import numpy as np from keras.utils.vis_utils import...
一文总结Keras的loss函数和metrics函数
/dev/null
04-22 3431
Loss函数 定义： keras.losses.mean_squared_error(y_true, y_pred) 用法很简单，就是计算均方误差平均值，例如 loss_fn = keras.losses.mean_squared_error a1 = tf.constant([1,1,1,1]) a2 = tf.constant([2,2,2,2]) loss_fn(a1,a2)...
keras探究之losses/metrics/softmax层
u010484388的博客
08-31 1857
初期使用keras会对其中的很多函数的实际计算掌握不是很好，所以通过自己编写相应的例子实现对keras相关函数的验证。 ''' 说明： 1.Test1函数用来测试keras中acc和loss计算方式 准确率acc 准确率就是当前batch中预测准确的样本占整个batch的百分比 2、metrics （1）性能衡量函数使用keras.metrics 以下函数完成了对metri...
tf.keras.losses.LogCosh 双曲余弦 损失函数 示例
weixin_44493841的博客
11-24 860
双曲余弦 x=预测值−正确值x = 预测值 - 正确值x=预测值−正确值 logcosh=log((ex+e−x)/2)logcosh = log((e_{x} + e^{-x})/2)logcosh=log((ex​+e−x)/2) import tensorflow as tf y_true = [[0., 1.], [0., 0.]] y_pred = [[1., 1.], [0., 0.]] # Using 'auto'/'sum_over_batch_size' reduction type.
Keras自定义损失函数-quantile_loss
04-07 3583
keras源码git地址 自己写函数，必然要参考官方写法，照猫画虎，取其精华，迎刃而解 核心是定义了loss类，那么在实践中可以继承loss类然后写自己的损失类，比如mse，mae这些loss， 当然为了方便，也可以自己实现函数，给大家个quantile loss的例子 def quantile_loss(y_true, y_pred, quantile=0.9): y_pred = tf.convert_to_tensor(y_pred) y_true = tf.cast(y
Keras损失函数与Metrics学习总结
zhenyu_qiu的博客
06-20 6071
1. 损失函数在Keras中的用法 损失函数（或称目标函数）是模型compile()是需要指定的参数之一。 指定方法有两种： 直接传递损失函数名 model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd') 与optimizers类似，直接传递符号函数。 该符号函数为每个数据点返回一个标量，有以下两个参数: y_true: 真实标签。TensorFlow/Theano 张量。 y_pred: 预测值。TensorFlow/Theano 张量，其
tf.keras.losses.MeanSquaredError()
qq_44788215的博客
10-15 1010
简述tf.kears.losses.MeanSquaredError()中的sample_weight的作用
tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy
一个学术five的blog
11-13 2889
tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy
深度学习
最新发布
05-20
### 深度学习框架教程和资源 深度学习框架的选择对于初学者来说非常重要，因为不同的框架具有各自的特点和适用范围。以下是关于几种主流深度学习框架的相关教程和资源推荐： #### TensorFlow 教程和资源 TensorFlow 是由 Google 开发的一个开源机器学习框架，适用于多种任务，如计算机视觉、自然语言处理等[^2]。官方提供了丰富的文档和教程供用户学习： - **官方网站**: 提供详细的入门指南和高级教程，适合不同水平的学习者。 - **Colab 笔记本**: 官方提供基于 Jupyter Notebook 的 Colab 实例，允许用户在线运行代码并进行实验。 - **课程资源**: 如 Coursera 上的《Deep Learning Specialization》系列课程中也包含了大量 TensorFlow 的实践内容。 ```python import tensorflow as tf mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.Dense(10) ]) predictions = model(x_train[:1]).numpy() loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True) model.compile(optimizer='adam', loss=loss_fn, metrics=['accuracy']) model.fit(x_train, y_train, epochs=5) ``` #### PyTorch 教程和资源 PyTorch 是另一个非常流行的深度学习框架，以其简洁直观的 API 著称，尤其受学术界欢迎[^4]。它的动态计算图机制使得调试更加容易。 - **官方文档**: 包含从基础到进阶的各种主题讲解。 - **Fast.ai**: 这是一个专注于实用性的深度学习课程平台，其中很多项目都采用 PyTorch 构建模型。 - **Udacity**: 提供专门针对 PyTorch 的免费课程——《Intro to Deep Learning with PyTorch》，非常适合新手快速上手。 ```python import torch from torchvision import datasets, transforms from torch import nn, optim transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))]) trainset = datasets.MNIST('~/.pytorch/MNIST_data/', download=True, train=True, transform=transform) trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64, shuffle=True) model = nn.Sequential(nn.Linear(784, 128), nn.ReLU(), nn.Linear(128, 64), nn.ReLU(), nn.Linear(64, 10)) criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) epochs = 5 for e in range(epochs): running_loss = 0 for images, labels in trainloader: images = images.view(images.shape[0], -1) optimizer.zero_grad() output = model(images) loss = criterion(output, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() else: print(f"Training loss: {running_loss/len(trainloader)}") ``` #### Keras 和 Caffe 教程 虽然目前使用频率不如前两者高，但仍然有许多经典教材会提及这两种工具的价值所在。 - **Keras** 主要作为高层接口存在，易于实现复杂结构；建议查阅 François Chollet 所著书籍中的实例说明部分[^3]。 - 对于传统 CNN 应用领域感兴趣的读者，则可以尝试探索 Caffe 文档及其配套样例程序集。 #### 国产框架 PaddlePaddle 和 ModelArts 推荐材料 近年来国内厂商推出的解决方案逐渐崭露头角，比如百度旗下的飞桨(PaddlePaddle)[^1]以及华为云上的ModelArts服务同样值得考虑加入研究计划当中去体验一番效果如何！ ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值