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在 keras 中使用条件实现自定义损失函数
我需要一些有关 keras 损失函数的帮助 我一直在使用 Tensorflow 后端在 keras 上实现自定义损失函数 我已经在 numpy 中实现了自定义损失函数 但如果它可以转换为 keras 损失函数 那就太好了 损失函数采用数据帧
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tensorflow
Keras
lossfunction
model.fit 在 Keras 中如何工作?
我之前的帖子或错误是这样的one https stackoverflow com questions 52261090 do the operations defined in array ops in tensorflow have gr
tensorflow
Keras
lossfunction
Fine-Tuning DistilBertForSequenceClassification:不是学习,为什么loss没有变化?权重没有更新?
我对 PyTorch 和 Huggingface transformers 比较陌生 并对此尝试了 DistillBertForSequenceClassificationKaggle 数据集 https www kaggle com c
NLP
Pytorch
textclassification
lossfunction
huggingfacetransformers
最大限度地降低重新分配人员的成本
我有属于不同类别的个人 他们位于不同的地方 区 这些人口预计将从population值低于 到demand value population and demand by category and zone lt tibble tribble
r
Optimization
lossfunction
costmanagement
使用 KL 散度时,变分自动编码器为每个输入 mnist 图像提供相同的输出图像
当不使用 KL 散度项时 VAE 几乎完美地重建 mnist 图像 但在提供随机噪声时无法正确生成新图像 当使用 KL 散度项时 VAE 在重建和生成图像时都会给出相同的奇怪输出 这是损失函数的 pytorch 代码 def loss fu
deeplearning
Pytorch
autoencoder
bayesiannetworks
lossfunction
Keras 自定义损失函数:形状为batch_size (y_true) 的变量
在 Keras 中实现自定义损失函数时 我需要tf Variable与我的输入数据的批量大小的形状 y true y pred def custom loss y true y pred counter tf Variable tf zer
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tensorflow
Keras
deeplearning
lossfunction
Keras 自定义损失函数不打印张量值
我正在编写一个简单的损失函数 其中我必须将张量转换为 numpy 数组 这是必需的 我只是想打印张量的值 但收到此错误 张量 loss activation 4 loss Print 0 shape 224 224 2 数据类型 float
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tensorflow
Keras
lossfunction
在 Keras/Tensorflow 自定义损失函数中使用额外的“可训练”变量
我知道如何在 Keras 中使用附加输入 而不是标准输入 编写自定义损失函数y true y pred配对 见下文 我的问题是输入损失函数可训练的变量 其中一些 是损失梯度的一部分 因此应该更新 我的解决方法是 输入网络的虚拟输入NXV大小
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tensorflow
Keras
lossfunction
keras自定义损失纯python(没有keras后端)
我目前正在编写一个用于图像压缩的自动编码器 我想使用用纯 python 编写的自定义损失函数 即不使用 keras 后端函数 这是否可能 如果可能的话 如何实现 如果可能的话 我将非常感谢您提供一个最小工作示例 MWE 请查看这个 MWE
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Keras
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在自定义 keras 损失中使用 keras 模型
我有一个名为的常规 keras 模型e我想比较两者的输出y pred and y true在我的自定义损失函数中 from keras import backend as K def custom loss y true y pred re
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Keras
Predict
lossfunction
如何访问生成器提供的 Keras 自定义损失函数中的样本权重?
我有一个生成器函数 可以无限循环某些图像目录并输出 3 元组的批次形式 img1 img2 label weight where img1 and img2 are batch size x M x N x 3张量 以及label and
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tensorflow
Keras
deeplearning
lossfunction
对多输出 Keras 模型中的每个输出使用不同的样本权重
我的输入数组是image array 包含 10000 张大小为 512x512 4 个通道的图像的数据 IE image array shape 10000 512 512 4 每张图像都有一个相关的指标 我想训练 CNN 来为我进行预测
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Keras
deeplearning
convneuralnetwork
lossfunction
Keras 中的 RMSE/RMSLE 损失函数
我尝试参加我的第一次 Kaggle 比赛RMSLE给出作为所需的损失函数 因为我没有找到如何实现这个loss function我试图满足于RMSE 我知道这是一部分Keras过去 有什么方法可以在最新版本中使用它 也许通过定制功能backe
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Keras
customfunction
lossfunction
使用不同的损失函数恢复训练
我想实施一个两步学习过程 使用损失函数预训练几个时期的模型loss 1 将损失函数更改为loss 2并继续进行微调训练 目前 我的做法是 model compile optimizer opt loss loss 1 metrics acc
Keras
lossfunction
如何构建神经网络来将两个数字相乘
我正在尝试构建一个将 2 个数字相乘的神经网络 为了做同样的事情 我借助了 scikit learn 我想要一个具有 2 个隐藏层 5 3 和 ReLU 作为激活函数的神经网络 我已经定义了我的MLPRegressor如下 X data d
python3x
performance
scikitlearn
neuralnetwork
lossfunction
在tensorflow 2.0中的自定义损失和梯度代码中获取全无梯度
我正在尝试在tensorflow 2 0中编写一个非常基本的损失函数 总之 我有 5 个类 我想使用一种热编码进行训练 而不对其中任何一个进行分组 我希望我的模型能够用 5 个类别中每个类别的值来预测每个输入 之后 我想尝试获取两个最高值
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customization
lossfunction
Keras - 从一个神经网络做出两个预测
我正在尝试组合由同一网络产生的两个输出 该网络对 4 类任务和 10 类任务进行预测 然后我希望将这些输出组合起来 得到一个长度为 14 的数组 我将其用作最终目标 虽然这似乎很有效 但预测总是针对一个类别 因此它会产生一个概率分布 该概率
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Keras
LSTM
lossfunction
pytorch 中图像分割的通道明智 CrossEntropyLoss
我正在做图像分割任务 总共有 7 个类 所以最终的输出是像 batch 7 height width 这样的张量 它是一个 softmax 输出 现在直觉上我想使用 CrossEntropy 损失 但 pytorch 实现不适用于通道明智的
Keras 自定义二元交叉熵损失函数。获取 NaN 作为损失的输出
我尝试编写一个自定义的二元交叉熵损失函数 这是我的脚本 def my custom loss y true y pred t loss 1 y true K log y pred 1 y true K log 1 y pred return
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Keras
lossfunction
在 Keras 中训练多元回归模型时损失值非常大
我试图建立一个多元回归模型来使用以下特征来预测房价 bedrooms bathrooms sqft living view grade 0 09375 0 266667 0 149582 0 0 0 6 我使用标准化和缩放功能sklearn
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machinelearning
Keras
linearregression
lossfunction
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