常见的损失函数学习随笔学习目标知道分类任务的损失函数知道回归任务的损失函数在深度学习中, 损失函数是用来衡量模型参数的质量的函数, 衡量的方式是比较网络输出和真实输出的差异，损失函数在不同的文献中名称是不一样的，主要有以下几种命名方式：分类任务在深度学习的分类任务中使用最多的是交叉熵损失函数，所以在这里我们着重介绍这种损失函数。多分类任务在多分类任务通常使用softmax将logits转换为概率的
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2024-09-03 12:35:40
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文章目录前言一、Keras的mnist数据集二、建立sequential顺序model2.绘图结果和测试结果三、网络容量和优化总结 前言Keras是TensorFlow2.X的一个实现库，很多模型基于Keras搭建 一、Keras的mnist数据集mnist数据集是KerasAPI公开的数据集，是（28，28）的图像数据集二、建立sequential顺序model对于分类问题必须使用softm
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2024-07-24 14:01:24
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1 前言2 收集数据3 探索数据4 选择模型5 准备数据6 模型-构建训练评估机器学习主要包括模型构建、模型训练、模型评估，在选择模型章节中已经对如何根据S/W的比率进行模型的选择，其包括n-gram模型或者序列模型，本章节内容主要描述如何运行分类算法进行模型训练，这也是机器学习的核心内容，主要是使用TensorFlow的tf.keras
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2024-03-22 14:08:04
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前言在监督式机器学习中，无论是回归问题还是分类问题，都少不了使用损失函数（Loss Function）。**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。若损失函数很小，表明机器学习模型与数据真实分布很接近，则模型性能良好；若损失函数很大，表明机器学习模型与数据真实分布差别较大，则模型性能不佳。我们训练模型的主要任务就是使用优化
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2024-04-26 14:30:21
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tensorflow2知识总结 5、softmax多分类 一、总结 一句话总结： softmax多分类适用于神经网络输出层是一个多分类的输出的情况 1、tensorflow的输出层注意？ 如果输出层是一个连续的数字，就不进行其它操作，直接输出 如果输出层是一个二分类（是和否），可以对输出层做一个si
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2020-07-24 18:51:00
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tensorflow2自定义损失函数 一、总结 一句话总结： 直接定义函数，然后在compile时传给loss即可 def customized_mse(y_true, y_pred): return tf.reduce_mean(tf.square(y_pred - y_true)) model
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2020-08-06 04:04:00
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之前我们介绍过逻辑回归的二分类问题，但是在我们实际应用中往往都是多分类问题，这里我们以Mnist数据集为例来分析多分类问题，首先Mnist输入为图片，是高维度数据，不同于我们之前的一行或者一列，这里我们先从简单的开始，将28x28矩阵，转化为1x784的矩阵，这样我们的输入数据就和前面的一样，既然要对数据进行处理，那我们先分析一下我们要解析的数据是什么样的。以
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2024-02-09 08:32:46
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1. SVM 损失：在一个样本中，对于真实分类与其他每各个分类，如果真实分类所得的分数与其他各分类所得的分数差距大于或等于安全距离，则真实标签分类与该分类没有损失值；反之则需要计算真实分类与该分类的损失值； 真实分类与其他各分类的损失值的总和即为一个样本的损失值①即真实标签分类所得分数大于等于该分类的分数+安全距离，S_yi >=S_j + △，那么损失值=0 ②否则，损
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2023-08-21 17:15:10
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目录1 多分类损失函数和评价指标（objectives and metrics） 1 1.1 MultiClass- softmax loss 2 1.2 MultiClassOneVsAll 2 1.3 Precision 3 1.4 Recall 3 1.5 F-Measure F1 3 1.6 TotalF1 3 1.6.1 Weighted TotalF1 3 1.6.2 Macro F1
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2024-04-14 11:54:05
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一.引言:之前提到过 自定义Loss与metrics，下面盘点下 Keras中常用的损失函数，当然也是日常生产开发中常用的损失函数供今后自定义损失函数使用。损失函数虽然有很多形式，但万变不离其宗，损失函数都是将随机事件例如回归，分类等问题的目标抽象为非负的实数从而衡量该事件的损失或风险，从而矫正模型，希望模型朝着损失最小的方向进行，但是这里只是大多数情况，例如一些图像结合算法中，也会最大
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2024-01-22 08:06:13
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【Tensorflow】菜鸟学TensorFlow 2.0：TensorFlow2.0基础知识讲解1. 简介2. TensorFlow的特点3. TensorFlow的发展历程4. TensorFlow 2 的框架5. TensorFlow的开发流程6. TensorFlow为研究提供强大的实验工具7. 入门案例8. TensorFlow常见基本概念1. 计算图2. 张量3. 会话4. 运算操作
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2024-03-29 13:40:27
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作者：王桂波上一篇文章我们看到了目标函数，损失函数，和代价函数的区别。在该部分我们来看一看常用的损失函数有哪些。机器学习中的监督学习本质上是给定一系列训练样本 ，尝试学习 的映射关系，使得给定一个 ，即便这个 不在训练样本中，也能够得到尽量接近真实 的输出 。而损失函
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2024-05-21 11:21:44
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tensorflow笔记
原创
2022-08-12 14:45:38
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# 机器学习多分类损失函数的概述
在机器学习中，多分类问题是一个非常常见的情境。在此问题中，我们的目标是将输入样本分配到多个类别中。在这种情况下，损失函数的选择至关重要，因为它直接影响模型的表现和训练效率。本文将探讨几种常见的多分类损失函数，并通过代码示例进行详细说明。
## 简介
损失函数的主要作用是量化预测值与真实值之间的差距。对于多分类问题，常见的损失函数有：
1. **交叉熵损失函
图像分割参考：语义分割（sematic segmentation）这里使用Oxford-IIIT Pet 数据集，该数据集由图像、图像标签、以及对像素逐一标记的掩码（分类）组成。像素的标签可以是：宠物、宠物轮廓、背景 下载安装必要的数据集和库，导入数据集 Oxford-IIIT Pet !pip install -q git+https://github.c
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2024-04-29 20:32:08
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非常棒的工作
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2021-06-24 17:50:31
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文章目录基本图像分类1、使用TensorFlow中的 tf.keras（高级API） 来建立和训练模型。2、导入Fashion MNIST数据集3、数据集4、数据预处理5、建立模型6、训练模型7、完整代码8、参考资料 基本图像分类使用神经网络模型对服装进行分类。1、使用TensorFlow中的 tf.keras（高级API） 来建立和训练模型。import tensorflow as tf
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2024-04-05 21:09:40
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本文打算讨论在深度学习中常用的十余种损失函数（含变种），结合PyTorch和TensorFlow2对其概念、公式及用途进行阐述，希望能达到看过的伙伴对各种损失函数有个大致的了解以及使用。本文对原理只是浅尝辄止，不进行深挖，感兴趣的伙伴可以针对每个部分深入翻阅资料。
使用版本：
TensorFlow2.3
PyTorch1.7.0
01
交叉熵损失（CrossEntropyL
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2021-07-12 13:38:27
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本文用于利用Pytorch实现神经网络的分类！！！1.训练神经网络分类模型
import torch
from torch.autograd import Variable
import matplotlib.pyplot as plt
import torch.nn.functional as F
import torch.utils.data as Data
torch.manual_seed
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2023-10-08 09:58:01
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目录 文件读取文件队列构造文件阅读器文件内容解码器开启线程操作管道读端批处理CSV文件读取案例 先看下文件读取以及读取数据处理成张量结果的过程：一般数据文件格式有文本、excel和图片数据。那么TensorFlow都有对应的解析函数，除了这几种。还有TensorFlow指定的文件格式。TensorFlow还提供了一种内置文件格式TFRecord，二进制数据和训练类别标签数据存储在同一文件。模
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2024-05-11 17:52:11
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