keras损失函数
keras文档: http://keras.io/objectives/
- mean_squared_error / mse 均方误差,常用的目标函数,公式为((y_pred-y_true)**2).mean()
- mean_absolute_error / mae 绝对值均差,公式为(|y_pred-y_true|).mean()
- mean_absolute_percentage_error / mape公式为:(|(y_true - y_pred) / clip((|y_true|),epsilon, infinite)|).mean(axis=-1) * 100,和mae的区别就是,累加的是(预测值与实际值的差)除以(剔除不介于epsilon和infinite之间的实际值),然后求均值。
- mean_squared_logarithmic_error / msle公式为: (log(clip(y_pred, epsilon, infinite)+1)- log(clip(y_true, epsilon,infinite)+1.))^2.mean(axis=-1),这个就是加入了log对数,剔除不介于epsilon和infinite之间的预测值与实际值之后,然后取对数,作差,平方,累加求均值。
- squared_hinge 公式为:(max(1-y_true*y_pred,0))^2.mean(axis=-1),取1减去预测值与实际值乘积的结果与0比相对大的值的平方的累加均值。
- hinge 公式为:(max(1-y_true*y_pred,0)).mean(axis=-1),取1减去预测值与实际值乘积的结果与0比相对大的值的的累加均值。
- binary_crossentropy: 常说的逻辑回归, 就是常用的交叉熵函数
- categorical_crossentropy: 多分类的逻辑, 交叉熵函数的一种变形吧,没看太明白
性能评估函数:
- binary_accuracy: 对二分类问题,计算在所有预测值上的平均正确率
- categorical_accuracy:对多分类问题,计算再所有预测值上的平均正确率
- sparse_categorical_accuracy:与
categorical_accuracy
相同,在对稀疏的目标值预测时有用 - top_k_categorical_accracy: 计算top-k正确率,当预测值的前k个值中存在目标类别即认为预测正确
- sparse_top_k_categorical_accuracy:与top_k_categorical_accracy作用相同,但适用于稀疏情况
自定义方法:
自定义方法:
(y_true, y_pred) as arguments and return a single tensor value. import keras.backend as K def mean_pred(y_true, y_pred):
return K.mean(y_pred) model.compile(optimizer='rmsprop',
loss='binary_crossentropy',
metrics=['accuracy', mean_pred])
keras损失函数的更多相关文章
- keras损失函数详解
以下信息均来自官网 ------------------------------------------------------------------------------------------ ...
- keras 分类回归 损失函数与评价指标
1.目标函数 (1)mean_squared_error / mse 均方误差,常用的目标函数,公式为((y_pred-y_true)**2).mean()(2)mean_absolute_error ...
- yolov3源码分析keras(二)损失函数计算
一.前言 损失函数计算主要分析两部分一部分是yolo_head函数的分析另一部分为ignore_mask的生成的分析. 二.重要细节分析 2.1损失函数计算具体代码及部分分析 def yolo_los ...
- Keras深度学习框架之损失函数
一.损失函数的使用 损失函数[也称目标函数或优化评分函数]是编译模型时所需的两个参数之一. model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sg ...
- keras API的使用,神经网络层,优化器,损失函数,查看模型层数,compile和fit训练
layers介绍 Flatten和Dense介绍 优化器 损失函数 compile用法 第二个是onehot编码 模型训练 model.fit 两种创建模型的方法 from tensorflow.p ...
- keras 中如何自定义损失函数
http://lazycoderx.com/2016/10/09/keras%E4%BF%9D%E5%AD%98%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%97%B6%E4%BD%BF%E7%94%A ...
- [Keras] Develop Neural Network With Keras Step-By-Step
简单地训练一个四层全连接网络. Ref: http://machinelearningmastery.com/tutorial-first-neural-network-python-keras/ 1 ...
- [Keras] mnist with cnn
典型的卷积神经网络. Keras傻瓜式读取数据:自动下载,自动解压,自动加载. # X_train: array([[[[ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0. ...
- 【Python与机器学习】:利用Keras进行多类分类
多类分类问题本质上可以分解为多个二分类问题,而解决二分类问题的方法有很多.这里我们利用Keras机器学习框架中的ANN(artificial neural network)来解决多分类问题.这里我们采 ...
随机推荐
- 14 Windows编程——SetWindowLong
使用默认窗口处理函数,源码 #include<Windows.h> #include<Windowsx.h> LRESULT CALLBACK WindProc(HWND hw ...
- 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN简介及Jupyter基础实现及Python实现
k-Nearest Neighbors简介 对于该图来说,x轴对应的是肿瘤的大小,y轴对应的是时间,蓝色样本表示恶性肿瘤,红色样本表示良性肿瘤,我们先假设k=3,这个k先不考虑怎么得到,先假设这个k是 ...
- LeetCode:135. 分发糖果
LeetCode:135. 分发糖果 老师想给孩子们分发糖果,有 N 个孩子站成了一条直线,老师会根据每个孩子的表现,预先给他们评分. 你需要按照以下要求,帮助老师给这些孩子分发糖果: 每个孩子至少分 ...
- HMM 模型输入数据处理的优雅做法 来自实际项目
实际项目我是这样做的: def mining_ue_procedures_behavior(seq, lengths, imsi_list): print("seq 3:", se ...
- Inheritance and subclassing in Go - or its near likeness
原文: http://golangtutorials.blogspot.com/2011/06/inheritance-and-subclassing-in-go-or.html ---------- ...
- 新闻系统——VS制作自己的模板
我们在做机房管理的项目时,就用过模板方法,建立一个模板,这样就会省很多事,我们不需要每次都添加同样的东西,比如我们的类窗体,就可以制作一个模板,将注释和需要引用的控件直接添加上,这可以省去很大的麻烦, ...
- Centos 拒绝ssh远程暴力破解方法
佳木斯SEO摘要 有一天突然收到一封邮件,邮件内容告知我的ECS服务器作为肉鸡在攻击别的机器,期初一想,一定是我机器的账号密码被泄露,或者是被人暴力破解,于是乎,我就查询了一下我机器的账号登录记录. ...
- PHP 函数运行的内存
函数在运行期间占用的内存,在运行结束后会被回收.但是还有问题不明白,函数内部的echo在函数执行结束后还占用内存吗??? //PHP 函数执行完内存就会被收回 function test() { ec ...
- bootstrap富文本编辑
先把设定富文本框架 <div class="form-group"> <label class="col-sm-2 control-label" ...
- MongoDB 如何使用内存?为什么内存满了?
最近接到多个MongoDB内存方面的线上case及社区问题咨询,主要集中在: 为什么我的 MongoDB 使用了 XX GB 内存? 一个机器上部署多个 Mongod 实例/进程,WiredTiger ...