Hinge损失函数主要用来评估支持向量机算法,但有时也用来评估神经网络算法.下面的示例中是计算两个目标类(-1,1)之间的损失.下面的代码中,使用目标值1,所以预测值离1越近,损失函数值越小: # Use for predicting binary (-1, 1) classes # L = max(0, 1 - (pred * actual)) hinge_y_vals = tf.maximum(., . - tf.multiply(target, x_vals)) hinge_y_out =…

L2正则损失函数(即欧拉损失函数),L2正则损失函数是预测值与目标函数差值的平方和.L2正则损失函数是非常有用的损失函数,因为它在目标值附近有更好的曲度,并且离目标越近收敛越慢: # L = (pred - actual)^2 l2_y_vals = tf.square(target - x_vals) l2_y_out = sess.run(l2_y_vals) L1正则损失函数(即绝对值损失函数).与L2正则损失函数对差值求平方差不同的是,L1正则损失函数对差值求绝对值.L1正则在目标附近不…

Softmax交叉熵损失函数(Softmax cross-entropy loss)是作用于非归一化的输出结果只针对单个目标分类的计算损失.通过softmax函数将输出结果转化成概率分布,然后计算真值概率分布的损失: # Softmax entropy loss # L = -actual * (log(softmax(pred))) - (1-actual)(log(1-softmax(pred))) unscaled_logits = tf.constant([[1., -3., 10.]]…

上面是一个简单的回归算法,下面是一个简单的二分值分类算法.从两个正态分布(N(-1,1)和N(3,1))生成100个数.所有从正态分布N(-1,1)生成的数据目标0:从正态分布N(3,1)生成的数据标为目标类1,模型算法通过sigmoid函数将这些生成的数据转换成目标类数据.换句话讲,模型算法是sigmoid(x+A),其中,A是要拟合的变量,理论上A=-1.假设,两个正态分布的均值分别是m1和m2,则达到A的取值时,它们通过-(m1+m2)/2转换成到0等距离的值. 实现如下: import…

这里将讲解tensorflow是如何通过计算图来更新变量和最小化损失函数来反向传播误差的:这步将通过声明优化函数来实现.一旦声明好优化函数,tensorflow将通过它在所有的计算图中解决反向传播的项.当我们传入数据,最小化损失函数,tensorflow会在计算图中根据状态相应的调节变量. 这里先举一个简单的例子,从均值1,标准差为0.1的正态分布中随机抽样100个数,然后乘以变量A,损失函数L2正则函数,也就是实现函数X*A=target,X为100个随机数,target为10,那么A的最优结…

#-*- coding:utf-8 -*- #Tensorflow的嵌入Layer import numpy as np import tensorflow as tf sess=tf.Session() #创建占位符和数据 my_array=np.array([[1.,3.,5.,7.,9.], [-2.,0.,2.,4.,6.], [-6,-3,0.,3.,6.]]) x_vars=np.array([my_array,my_array+1]) x_data=tf.placeholder(t…

Membership 三步曲之进阶篇 - 深入剖析Provider Model 本文的目标是让每一个人都知道Provider Model 是什么,并且能灵活的在自己的项目中使用它. Membership三步曲之入门篇 - Membership 基础示例 Membership三步曲之进阶篇 - 深入剖析Provider Model Membership三步曲之高级篇 -  从Membership 到 .NET 4.5 之 AspNet.Identity 在入门篇中我们已经从0开始将Membersh…

CSDN 2016博客之星评选结果公布    [系列直播]零基础学习微信小程序!      "我的2016"主题征文活动   博客的神秘功能 idea 插件的使用 进阶篇(个人收集使用中的) 标签: idea插件intellij idea开发人员 2016-08-26 09:46 3671人阅读 评论(0) 收藏 举报 本文章已收录于: .embody { padding: 10px 10px 10px; margin: 0 -20px; border-bottom: solid 1p…

一,css进阶篇: 等css哪些事儿看了两三遍之后,需要对看过的知识综合应用,这时候需要大量的实践经验, 简单的想法:把qq首页全屏另存为jpg然后通过ps工具切图结合css转换成html,有无从下手的地方可以用firebug, chrome调试工具分析网站结构样式.如果技术熟练自信可以自己先写,写完之后在对比,以其来找寻自己的差距.结构是网站的骨架,如果写的不合理,将是bug产生的重要根源,所以学习分析大型网站的布局样式对初学者来说帮助是很大的.大多数初学者由于对技术的不自信,html结构往往…

上次介绍了windows系统上一些自带的常用快捷键,有些确实很方便,也满足了我们的一部分需求.但是我们追求效率的步伐怎会止步于此?这一次我将会进一步介绍windows上提升效率的方法. 一:运行 打开运行对话框的方法在上一篇提到过,就是win+r.这个运行框虽然可以打开文件,文档,程序等,但是打开文件和文档并不方便,我在后面会提到快速打开文件的更方便的方法. win+r用来打开程序是非常方便的,但是需要一些配置,配置完成后,只要在对话框中输入你为程序预先设置好的名字就能快速打开该程序.比如我为c…