tf.keras 自定义focal loss / 张生荣

keras自定义损失函数并且模型加载的写法介绍

keras自定义函数时候,正常在模型里自己写好自定义的函数,然后在模型编译的那行代码里写上接口即可.如下所示,focal_loss和fbeta_score是我们自己定义的两个函数,在model.com ...

首先辨析一下概念: 1. loss是整体网络进行优化的目标, 是需要参与到优化运算,更新权值W的过程的 2. metric只是作为评价网络表现的一种"指标", 比如accuracy ...

前言: keras是一个十分便捷的开发框架,为了更好的追踪网络训练过程中的损失函数loss和准确率accuracy,我们有几种处理方式,第一种是直接通过 history=model.fit(),来返回 ...

在Keras中可以自定义损失函数,在自定义损失函数的过程中需要注意的一点是,损失函数的参数形式,这一点在Keras中是固定的,须如下形式: def my_loss(y_true, y_pred): # ...

一点见解,不断学习,欢迎指正 1.自定义loss层作为网络一层加进model,同时该loss的输出作为网络优化的目标函数 from keras.models import Model import k ...

loss函数如何接受输入值 keras封装的比较厉害,官网给的例子写的云里雾里, 在stackoverflow找到了答案 You can wrap the loss function as a inn ...

用keras搭好模型架构之后的下一步,就是执行编译操作.在编译时,经常需要指定三个参数 loss optimizer metrics 这三个参数有两类选择: 使用字符串使用标识符,如keras.lo ...

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧! def iou(y_true, y_pred, label: int): """ Return the Intersection ...

Keras确实是一大神器,代码可以写得非常简洁,但是最近在写LSTM和DeepFM的时候,遇到了一个问题:样本的长度不一样.对不定长序列的一种预处理方法是,首先对数据进行padding补0,然后引入k ...

在2.2.0版本前, from keras import backend as K from keras.engine.topology import Layer class MyLayer(Laye ...

本文研究Keras自带的几个常用的Loss Function. 1. categorical_crossentropy VS. sparse_categorical_crossentropy 注意到二 ...

目录 tf.keras.layers模块中的函数汇总tf.keras模型层layers 卷积网络相关层总结 tf.keras.layers模块中的函数 from __future__ import ...

我就废话不多说了,直接上代码吧! import torch import torch.nn.functional as F import numpy as np from torch.autograd ...

错误描述: 1.保存模型:model.save_weights('./model.h5') 2.脚本重启 3.加载模型:model.load_weights('./model.h5') 4.模型报错: ...

记录一下: # Three loss functions category_predict1 = Dense(100, activation='softmax', name='ctg_out_1')( ...

如果有一个多任务多loss的网络,那么在训练时,loss是如何工作的呢? 比如下面: model = Model(inputs = input, outputs = [y1, y2]) l1 = 0. ...

目录批标准化层 tf.keras.layers.Batchnormalization() 批标准化的实现过程批标准化的使用位置 tf.keras.layers.BatchNormalization ...

Notes 怀疑模型梯度爆炸,想打印模型 loss 对各权重的导数看看.如果如果fit来训练的话,可以用keras.callbacks.TensorBoard实现. 但此次使用train_on_bat ...

前几天忙着参加一个AI Challenger比赛,一直没有更新博客,忙了将近一个月的时间,也没有取得很好的成绩,不过这这段时间内的确学到了很多,就在决赛结束的前一天晚上,准备复现使用一个新的网络UPe ...