这个自定义损失函数的背景:(一般回归用的损失函数是MSE, 但要看实际遇到的情况而有所改变) 我们现在想要做一个回归,来预估某个商品的销量,现在我们知道,一件商品的成本是1元,售价是10元. 如果我们用均方差来算的话,如果预估多一个,则损失一块钱,预估少一个,则损失9元钱(少赚的). 显然,我宁愿预估多了,也不想预估少了. 所以,我们就自己定义一个损失函数,用来分段地看,当yhat 比 y大时怎么样,当yhat比y小时怎么样. (yhat沿用吴恩达课堂中的叫法)   import tensorf

git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning/tree/master/07_tensorflow/ import tensorflow as tf from numpy.random import RandomState ''' 模拟一个回归案例 自定义一个损失函数为: 当真实值y_更大的时候 loss = a(y_ - y) 当预测值y更大的时候 loss = b(y - y_) loss_less = 10 loss_more = 1 l

import tensorflow as tf from numpy.random import RandomState batch_size = 8 x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 2), name="x-input") y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 1), name='y-input') w1= tf.Variable(tf.random_normal([2, 1],

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.csdn.net/limiyudianzi/article/details/80697711 我主要分三篇文章给大家介绍tensorflow的损失函数,本篇为tensorflow自定义损失函数.  (一)tensorflow内置的四个损失函数  (二)其他损失函数  (三)自定义损失函数 自定义损失函数是损失函数章节的结尾,学习自定义损失函数,对于提高分类

TensorFlow笔记-06-神经网络优化-损失函数,自定义损失函数,交叉熵 神经元模型:用数学公式比表示为:f(Σi xi*wi + b), f为激活函数 神经网络 是以神经元为基本单位构成的 激活函数:引入非线性激活因素,提高模型的表达能力 常用的激活函数有relu.sigmoid.tanh等 (1)激活函数relu:在Tensorflow中,用tf.nn.relu()表示 (2)激活函数sigmoid:在Tensorflow中,用tf.nn.sigmoid()表示 (3)激活函数tanh

tensflow 不仅支持经典的损失函数,还可以优化任意的自定义损失函数. 预测商品销量时,如果预测值比真实销量大,商家损失的是生产商品的成本:如果预测值比真实值小,损失的则是商品的利润. 比如如果一个商品的成本是1元,但利润是10元,那么少预测一个就少赚9元:而多预测一个才亏1元,为了最大化利润预期,需要将损失函数和利润直接联系起来.注意损失函数 定义的是损失,所以要将利润最大化,定义的损失函数应该刻成本或者代价.下面给出了一个当预测多于真实值和预测少于真实值时有不同损失系数和损失函数: im

Keras的核心原则是逐步揭示复杂性,可以在保持相应的高级便利性的同时,对操作细节进行更多控制.当我们要自定义fit中的训练算法时,可以重写模型中的train_step方法,然后调用fit来训练模型. 这里以tensorflow2官网中的例子来说明: import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras x = np.random.random((1000, 32)) y = np.random.rando

import os import tab import tensorflow as tf from numpy.random import RandomState print "hello tensorflow 4.1" batch_size = 8 x = tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,2),name='x-input') y_ = tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,1),name='y-inpu

本文承接上文 TensorFlow-slim 训练 CNN 分类模型(续),阐述通过 tf.contrib.slim 的函数 slim.learning.train 训练的模型,怎么通过人为的加入数据入口(即占位符)来克服无法用于图像推断的问题.要解决这个问题,最简单和最省时的方法是模仿.我们模仿的代码是 TensorFlow 实现的目标检测 API 中的文件 exporter.py,该文件的目的正是要将 TensorFlow-slim 训练的目标检测模型由 .ckpt 格式转化为.pb 格式,

本文记录了在TensorFlow框架中自定义训练函数的模板并简述了使用自定义训练函数的优势与劣势. 首先需要说明的是,本文中所记录的训练函数模板参考自https://stackoverflow.com/questions/59438904/applying-callbacks-in-a-custom-training-loop-in-tensorflow-2-0中的回答以及Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and Tensor

#coding:utf-8 __author__ = 'similarface' import tensorflow as tf sess=tf.Session() #max(features, 0) print(sess.run(tf.nn.relu([-3,3,10]))) #min(max(features, 0), 6) print(sess.run(tf.nn.relu6([-3., 3., 10.]))) #1/(1+exp(-x)) print(sess.run(tf.nn.sig

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

Reference: https://blog.csdn.net/marsjhao/article/details/72630147 分类问题损失函数-交叉熵(crossentropy) 交叉熵描述的是两个概率分布之间的距离,分类中广泛使用的损失函数,公式如下 在网络中可以通过Softmax回归将前向传播得到的结果变为交叉熵要求的概率分数值.Tensorflow中,Softmax回归的参数被去掉,通过一层将神经网络的输出变为一个概率分布. 代码实现 import tensorflow as tf

深度学习:两个重要特性:多层和非线性 线性模型:任意线性模型的组合都是线性模型,只通过线性变换任意层的全连接神经网络与单层神经网络没有区别. 激活函数:能够实现去线性化(神经元的输出通过一个非线性函数). 多层神经网络:能够解决异或问题,深度学习有组合特征提取的功能. 使用激活函数和偏置项的前向传播算法 import tensorflow as tf a = tf.nn.relu(tf.matmul(x,w1) + biases1) y = tf.nn.relu(tf.matmul(a,w2)

1.分类问题(交叉熵): (1)模型: (2)代码1: 其中,tf.clip_by_value是将一个张量的数值限制在一个范围之内,若小于1e-10则赋值为1e-10,若大于1.0则赋值为1,这样避免出现log0这种错误或大于1的概率. reduce_mean()函数是取对一个batch的交叉熵取平均运算.reduce_mean计算之前得到的结果是一个n×m的二维矩阵[每一个样本的每一类别交叉熵],其中n为一个batch中样本数量,m为分类的类别数量.交叉熵模型中应将每行中的m个结果相加得到所有

转自:https://blog.csdn.net/dss_dssssd/article/details/82977170 https://blog.csdn.net/dss_dssssd/article/details/82980222 https://blog.csdn.net/dss_dssssd/article/details/84103834 下面是使用squential来自定义网络层的例子: 自定义损失函数:

技术背景 损失函数是机器学习中直接决定训练结果好坏的一个模块,该函数用于定义计算出来的结果或者是神经网络给出的推测结论与正确结果的偏差程度,偏差的越多,就表明对应的参数越差.而损失函数的另一个重要性在于会影响到优化函数的收敛性,如果损失函数的指数定义的太高,稍有参数波动就导致结果的巨大波动的话,那么训练和优化就很难收敛.一般我们常用的损失函数是MSE(均方误差)和MAE(平均标准差)等.那么这里我们尝试在MindSpore中去自定义一些损失函数,可用于适应自己的特殊场景. MindSpore内置

一.计算图中的操作 在这个例子中,我们将结合前面所学的知识,传入一个列表到计算图中的操作,并打印返回值: 声明张量和占位符.这里,创建一个numpy数组,传入计算图操作: import tensorflow as tf import numpy as np # Create graph sess = tf.Session() # Create data to feed in x_vals = np.array([1., 3., 5., 7., 9.]) x_data = tf.placehold

2.1 TensorFlow的主要依赖包 TensorFlow依赖的两个最主要的工具包——Protocol Buffer和Bazel. 2.1.1 Protocol Buffer Protocol Buffer是谷歌开发的处理结构化数据的工具.结构化数据指的是拥有多种属性的数据,比如: 当要将这些结构化的用户信息持久化或者进行网络传输时,就需要先将它们序列化.所谓序列化,是将结构化的数据变成数据流的格式,简单地说就是变为一个字符串.如何将结构化的数据序列化,并从序列化之后的数据流中还原出原来的结

目录 三.TensorFlow入门 1. TensorFlow计算模型--计算图 I. 计算图的概念 II. 计算图的使用 2.TensorFlow数据类型--张量 I. 张量的概念 II. 张量的使用 3.会话 4.TensorFlow实现神经网络 I. 前向传播算法 II. 神经网络参数与TensorFlow变量 III. 用TF训练神经网络 四.深层神经网络 1. 深度学习与深度神经网络 I. 线性模型的局限性 II. Activation去线性化 III. 多层网络解决异或运算 2. L