Keras学习笔记5——keras.losses

最新推荐文章于 2022-04-07 16:47:24 发布
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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。

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='sgd')
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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
keras中的常用Loss使用
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keras_6_损失函数Losses
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Claroja
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Keras学习笔记9——keras.callbacks
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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
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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...
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keras中 损失函数 与 评价函数 详解
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