分类：损失函数

2021
11-17

tensorflow2 自定义损失函数使用的隐藏坑

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：importnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflowimportkerasx=np.random.random((1000,32))y=np.random.random((1000,1))classCustomModel(keras.Model):tf.random.set_see... 继续阅读 >
2021
08-08

解决pytorch 损失函数中输入输出不匹配的问题

一、pytorch损失函数中输入输出不匹配问题File"C:\Users\Rain\AppData\Local\Programs\Python\Anaconda.3.5.1\envs\python35\python35\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py",line491,in__call__ result=self.forward(*input,**kwargs)File"C:\Users\Rain\AppData\Local\Programs\Python\Anaconda.3.5.1\envs\python35\python35\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py",line500,inforwardredu... 继续阅读 >
2020
10-08

Pytorch损失函数nn.NLLLoss2d()用法说明

Pytorch损失函数nn.NLLLoss2d()用法说明 最近做显著星检测用到了NLL损失函数对于NLL函数，需要自己计算log和softmax的概率值，然后从才能作为输入输入[batch_size,channel,h,w]目标[batch_size,h,w]输入的目标矩阵，每个像素必须是类型.举个例子。第一个像素是0，代表着类别属于输入的第1个通道；第二个像素是0，代表着类别属于输入的第0个通道，以此类推。x=Variable(torch.Tensor([[[1,2,1],[2,2,1],[0,1,1]],[[0,1,3],[... 继续阅读 >
2020
10-08

keras:model.compile损失函数的用法

损失函数loss：该参数为模型试图最小化的目标函数，它可为预定义的损失函数名，如categorical_crossentropy、mse，也可以为一个损失函数。详情见losses可用的损失目标函数：mean_squared_error或msemean_absolute_error或maemean_absolute_percentage_error或mapemean_squared_logarithmic_error或mslesquared_hingehingecategorical_hingebinary_crossentropy（亦称作对数损失，logloss）logcoshcategorical_crossentropy：亦称作... 继续阅读 >
2020
10-08

keras自定义损失函数并且模型加载的写法介绍

keras自定义函数时候，正常在模型里自己写好自定义的函数，然后在模型编译的那行代码里写上接口即可。如下所示，focal_loss和fbeta_score是我们自己定义的两个函数，在model.compile加入它们，metrics里‘accuracy'是keras自带的度量函数。deffocal_loss():...returnxxdeffbeta_score():...returnyymodel.compile(optimizer=Adam(lr=0.0001),loss=[focal_loss],metrics=['accuracy',fbeta_score])训练好之后，模型加载也... 继续阅读 >
2020
10-07

Keras中的多分类损失函数用法categorical_crossentropy

Keras中的多分类损失函数用法categorical_crossentropy fromkeras.utils.np_utilsimportto_categorical注意：当使用categorical_crossentropy损失函数时，你的标签应为多类模式，例如如果你有10个类别，每一个样本的标签应该是一个10维的向量，该向量在对应有值的索引位置为1其余为0。可以使用这个方法进行转换：fromkeras.utils.np_utilsimportto_categoricalcategorical_labels=to_categorical(int_labels,num_classes=None)以mnist数据集为例：fromkeras.datasetsimportm... 继续阅读 >
2020
09-28

Pytorch十九种损失函数的使用详解

Pytorch十九种损失函数的使用详解 损失函数通过torch.nn包实现，1基本用法criterion=LossCriterion()#构造函数有自己的参数loss=criterion(x,y)#调用标准时也有参数2损失函数2-1L1范数损失L1Loss计算output和target之差的绝对值。torch.nn.L1Loss(reduction='mean')参数：reduction-三个值，none:不使用约简；mean:返回loss和的平均值；sum:返回loss的和。默认：mean。2-2均方误差损失MSELoss计算output和target之差的均方差。torch.nn.MSEL... 继续阅读 >