tensorflow 损失函数样本特征分布不均衡 / 张生荣

python人工智能tensorflow常见损失函数LOSS汇总

目录前言运算公式 1 均方差函数 2 交叉熵函数 tensorflow中损失函数的表达 1 均方差函数 2 交叉熵函数例子 1 均方差函数 2 交叉熵函数前言损失函数在机器学习中用于表示预测 ...

一.分类问题损失函数--交叉熵(crossentropy) 交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离,是分类问题中使用广泛的损失函数.给定两个概率分布p和q,交叉熵刻画的是两个概率分布之间的距离: 我们可以 ...

一.BN(Batch Normalization)算法 1. 对数据进行归一化处理的重要性神经网络学习过程的本质就是学习数据分布,在训练数据与测试数据分布不同情况下,模型的泛化能力就大大降低:另一方 ...

近期做了一些反垃圾的工作,除了使用常用的规则匹配过滤等手段,也采用了一些机器学习方法进行分类预测.我们使用TensorFlow进行模型的训练,训练好的模型需要保存,预测阶段我们需要将模型进行加载还原使 ...

pytorch 输出中间层特征: tensorflow输出中间特征,2种方式: 1. 保存全部模型(包括结构)时,需要之前先add_to_collection 或者用slim模块下的end_poin ...

一.数据集描述本数据集内含十个属性列 Pergnancies: 怀孕次数 Glucose:血糖浓度 BloodPressure:舒张压(毫米汞柱) SkinThickness:肱三头肌皮肤褶皱厚度( ...

何为样本分布不均: 样本分布不均衡就是指样本差异非常大,例如共1000条数据样本的数据集中,其中占有10条样本分类,其特征无论如何你和也无法实现完整特征值的覆盖,此时属于严重的样本分布不均衡. 为何要 ...

题记:毕业一年多天天coding,好久没写paper了.在这动荡的日子里,也希望写点东西让自己静一静.恰好前段时间用python做了一点时间序列方面的东西,有一丁点心得体会想和大家分享下.在此也要特别 ...

数据探索性分析(EDA) 1. 总览数据概况数据库载入 #coding:utf-8 #导入warnings包,利用过滤器来实现忽略警告语句. import warnings warnings.fil ...

之前我的一篇文章pytorch 计算图以及backward,讲了一些pytorch中基本的反向传播,理清了梯度是如何计算以及下降的,建议先看懂那个,然后再看这个. 从一个错误说起: RuntimeEr ...

IRIS数据集简介 IRIS数据集中的数据源于1936年费希尔法发表的一篇论文.彼时他收集了三种鸢尾花(分别标记为setosa.versicolor和virginical)的花萼和花瓣数据.包括花萼的 ...

目录神经网络梯度下降法神经网络梯度下降法在详细了解梯度下降的算法之前,我们先看看相关的一些概念. 1. 步长(Learning rate):步长决定了在梯度下降迭代的过程中,每一步沿梯度负方 ...

目录 Matplotlib介绍振动图箱型图提琴图 Matplotlib介绍 Matplotlib 是一款用于数据可视化的 Python 软件包,支持跨平台运行,它能够根据 NumPy ndar ...

目录一.Introduction 1 LDA的优点 2 LDA的缺点 3 LDA在模式识别领域与自然语言处理领域的区别二.Demo 三.基于LDA 手写数字的分类四.小结一.Introduct ...

目录什么是Batch Normalization Batch Normalization的计算公式 Bn层的好处为什么要引入γ和β变量 Bn层的代码实现什么是Batch Normalizatio ...

目录前言 k-means原理 k-means++原理 k-means及k-means++代码实现 k-means实现 k-means++实现参考文档前言 k-means算法是无监督的聚类算法,实 ...

目录逻辑斯蒂回归模型多分类任务 1.ovr策略 2.one vs one策略 3.softmax策略逻辑斯蒂回归模型多分类案例实现逻辑斯蒂回归模型多分类任务上节中,我们使用逻辑斯蒂回归完成了二 ...

表分区与数据库分区是不一样的那么碰到表分区使用时我们要注意一些什么事情呢,今天我们来看一篇关于MySQL数据库表分区注意事项的细节. 1.分区列索引约束若表有primary key或unique k ...

表分区是最近才知道的哦 ,以前自己做都是分表来实现上亿级别的数据了,下面我来给大家介绍一下mysql表分区创建与使用吧,希望对各位同学会有所帮助.表分区的测试使用,主要内容来自于其他博客文章以及mys ...