PyTorch中常见损失函数的使用详解_python_程序员之家
损失函数,又叫目标函数。在编译神经网络模型必须的两个参数之一。另一个必不可少的就是优化器,我将在后面详解到。 重点 损失函数是指计算机标签值和预测值直接差异的函数。 这里我们会结束几种常见的损失函数的计算方法,pytorch中也是以...
www.jb51.net/python/2887220m9.htm 2024-5-8
TensorFlow损失函数专题详解_python_程序员之家
二、回归问题损失函数——均方误差(MSE,mean squared error) 均方误差亦可用于分类问题的损失函数,其定义为: 三、自定义损失函数 对于理想的分类问题和回归问题,可采用交叉熵或者MSE损失函数,但是对于一些实际的问题,理想的损失函数可能在...
www.jb51.net/article/138934.htm 2024-5-8
TensorFlow自定义损失函数来预测商品销售量_python_程序员之家
为了最大化预期利润,需要将损失函数和利润直接联系起来,需要注意的是,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画成本或者代价,下面的公式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的损失函数: ...
www.jb51.net/article/179550.htm 2024-5-6
keras:model.compile损失函数的用法_python_程序员之家
binary_crossentropy(亦称作对数损失,logloss) logcosh categorical_crossentropy:亦称作多类的对数损失,注意使用该目标函数时,需要将标签转化为形如(nb_samples, nb_classes)的二值序列 sparse_categorical_crossentrop:如上,但接受稀疏标签。
www.jb51.net/article/189910.htm 2024-4-21
tensorflow 分类损失函数使用小记_python_程序员之家
二分类损失损失函数 1 2 3 4 label=tf.convert_to_tensor([0,0,1,1], dtype=tf.float32) pred=tf.convert_to_tensor([1,1,1,0], dtype=tf.float32) loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy()(label, pred) ...
www.jb51.net/article/180659.htm 2024-4-18
Pytorch损失函数nn.NLLLoss2d()用法说明_python_程序员之家
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...
www.jb51.net/article/190278.htm 2024-4-30
Keras中的多分类损失函数用法categorical_crossentropy_python_脚本...
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:...
www.jb51.net/article/188505.htm 2024-5-9
pytorch 实现cross entropy损失函数计算方式_python_程序员之家
因为一般损失函数都是直接计算 batch 的数据,因此返回的 loss 结果都是维度为 (batch_size, ) 的向量。(1)如果 reduce = False,那么 size_average 参数失效,直接返回向量形式的 loss (2)如果 reduce = True,那么 loss 返回的是...
www.jb51.net/article/177703.htm 2024-5-7
tensorflow 自定义损失函数示例代码_python_程序员之家
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...
www.jb51.net/article/179557.htm 2024-5-1
keras自定义损失函数并且模型加载的写法介绍_python_程序员之家
1.有时候训练模型,现有的损失及评估函数并不足以科学的训练评估模型,这时候就需要自定义一些损失评估函数,比如focal loss损失函数及dice评价函数 for unet的训练。2.在训练建模中导入自定义loss及评估函数。
www.jb51.net/article/188654.htm?tdsou... 2024-4-23
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