损失函数机器学习模型关于单个样本的预测值与真实值的差称为损失。损失越小，模型越好，如果预测值与真实值相等，就是没有损失。 损失函数（Loss function）是用来估量模型的预测值 f(x) 与真实值 Y 的不一致程度，它是一个非负实值函数，通常用 L(Y,f(x)) 来表示。损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。 虽然损失函数可以让我们看到模型的优劣，并且为我们提供了优化的方向，但是我们必须知道没
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2023-12-25 20:19:35
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## 如何实现“python 自定义损失函数”
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何实现“python 自定义损失函数”。下面是整个过程的步骤和详细说明。
### 步骤一：定义损失函数
首先，我们需要定义一个自定义损失函数。损失函数是衡量我们模型预测结果与实际结果之间差异的函数。在这个步骤中，我们可以用任何我们想要的函数来定义损失函数，只要它满足一些基本的要求，比如可微性
原创
2023-08-11 16:06:43
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使用损失函数的目的就是，为了描述神经网络预测的答案和真实的答案之间的“
原创
2023-02-17 16:59:41
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在上一节的线性回归的例子中，我们通过一定的矩阵运算获得了每张图像的最终得分（如下图），可以看到，这些得分有些是比较好的预测，有些是比较差的预测，那么，具体如何定义“好”与“差”呢？这就需要引入“损失函数”的相关概念了。损失函数关于损失函数的精准定义可以在维基百科或者百度百科里查到，但是这种定义不太容易理解，这里我用一种比较通俗的说法来介绍损失函数：损失函数就是可以准确的告诉我们，分类器是好是坏的一
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2024-05-03 12:57:32
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###前言 Keras本身提供了很多常用的loss函数（即目标函数），但这些损失函数都是比较基本的、通用的。有时候我们需要根据自己所做的任务来自定义损失函数，虽然Keras是一个很高级的封装，自定义loss还是比较简单的。这里记录一下自定义loss的方法，一为助记、二为助人。 ###官方定义的损失函数 ####第一种方式：自定义一个函数 自定义loss函数之前，我们可以看看Keras官方是如何定义
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2023-08-30 06:48:44
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各种损失函数损失函数或代价函数来度量给定的模型（一次）预测不一致的程度损失函数的一般形式：风险函数：度量平均意义下模型预测结果的好坏损失函数分类：Zero-one Loss，Square Loss，Hinge Loss，Logistic Loss，Log Loss或Cross-entropy Loss，hamming_loss分类器中常用的损失函数：Zero-One Loss该函数计算nsampl
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2023-10-03 15:43:30
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常用损失函数和自定义损失函数常用损失函数和自定义损失函数常用损失函数和自定义损失函数#结合focal loss 函数讲解from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literalsimport tensorflow as tffrom tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2Dfrom tensorflow.keras impo
原创
2021-08-02 14:48:54
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TensorFlow损失函数：MeanSquaredError()KLDivergence()CosineSimilarity()等等在TensorFlow中已经内置了很多常用的损失函数，可
原创
2023-01-17 01:47:09
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一、tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits： 在计算loss的时候，最常见的一句话就是tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits，那么它到底是怎么做的呢？首先明确一点，loss是代价值，也就是我们要最小化的值tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits
loss是model.compile编译时所需的参数之一，可以用损失函数名或者 TensorFlow 符号函数：#损失函数名
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd')
#符号函数
model.compile(loss=losses.mean_squared_error, optimizer='sgd')自
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2024-05-13 10:22:52
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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y
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2024-01-04 12:33:38
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# 如何在PyTorch中自定义损失函数
在深度学习中，损失函数是模型训练的重要组成部分，它用于评估模型预测的好坏。当标准损失函数无法满足需求时，我们可以自定义损失函数。本文将带你了解如何在PyTorch框架中实现自定义损失函数。
## 流程概述
以下是实现自定义损失函数的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个自定义的损失类，继承自 `to
原创
2024-09-05 05:52:50
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最近学习tensorflow，其中tensorboard 作为一款可视化神器，可以说是学习tensorflow时模型训练以及参数可视化的法宝。而在训练过程中，主要用到了tf.summary()的各类方法，能够保存训练过程以及参数分布图并在tensorboard显示。做笔记，方便以后查看。tf.summary()的各类方法：1、tf.summary.scalar 用来显示标量信息 格式为：tf.su
sklearn，全称scikit-learn，是python中的机器学习库，建立在numpy、scipy、matplotlib等数据科学包的基础之上，涵盖了机器学习中的样例数据、数据预处理、模型验证、特征选择、分类、回归、聚类、降维等几乎所有环节，功能十分强大，目前sklearn版本是0.23。与深度学习库存在pytorch、TensorFlow等多种框架可选不同，sklearn是python中传
[1] Keras自定义Loss函数 [2] 【602】语义分割评价指标 IoU mIoU precision recall F1 的计算 [3] keras训练和加载自定义的损失函数 Dice_loss 实现： from keras import backend as K # 防止分母为0 smo ...
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2021-08-05 17:29:00
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Tensorflow基础知识回顾对于一个基础tensorflow程序来说，需要了解的东西有：（1）Placeholder，占位符，实际输入值，用它喂数据；（2）variable，参数变量，weights和biases要用的是它；（3）reshape，改变shape的值、维数的。（4）loss，损失函数，预测值与真实值的差别；（5）optimizer，优化器，已知有误差了，建立一个优化器，准备对损失
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2024-06-30 19:59:12
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在不同的训练场景中，我们时常需要使用不同的损失函数来衡量一个模型的计算结果的优劣，本文重点介绍了在MindSpore中如何去自定义一个损失函数。基于MindSpore中的Loss类，我们可以通过继承该类后，再重写construct函数和get_loss函数来实现全面自定义的损失函数形式与内容。
原创
2022-05-05 14:07:58
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# 深度学习自定义损失函数指南
作为一名经验丰富的开发者，我深知在深度学习项目中，自定义损失函数的重要性。这不仅可以帮助模型更好地学习，还能针对特定问题进行优化。下面，我将向刚入行的小白们介绍如何实现自定义损失函数。
## 步骤概览
首先，让我们通过一个表格来概览整个过程：
| 步骤 | 任务 | 描述 |
| --- | --- | --- |
| 1 | 理解损失函数 | 了解损失函数
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2024-07-25 08:55:46
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BEGIN DECLARE oTemp VARCHAR (20000) ; DECLARE oTempChild VARCHAR (10000) ; SET oTemp = '' ; SET oTempChild = CAST(orgid AS CHAR) ; WHILE oTempChild IS NOT NULL DO SET oTemp ...
原创
2022-01-20 15:43:01
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BEGIN DECLARE oTemp VARCHAR (20000) ; DECLARE oTempChild VARCHAR (10000) ; SET oTemp = '' ; SET oTempChild = CAST(orgid AS CHAR) ; WHILE oTempChild IS NOT NULL DO SET oTemp ...
原创
2021-07-07 10:27:08
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