Keras笔记-损失函数的使用

Keras中文文档：https://keras.io/zh/losses/

1.损失函数的使用

损失函数（或称目标函数、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='sgd')

from keras import losses

model.compile(loss=losses.mean_squared_error, optimizer='sgd')

你可以传递一个现有的损失函数名，或者一个 TensorFlow/Theano 符号函数。 该符号函数为每个数据点返回一个标量，有以下两个参数:

• y_true: 真实标签。TensorFlow/Theano 张量。
• y_pred: 预测值。TensorFlow/Theano 张量，其 shape 与 y_true 相同。

实际的优化目标是所有数据点的输出数组的平均值。

2.可用损失函数

mean_squared_error

mean_squared_error(y_true, y_pred)

mean_absolute_error 

mean_absolute_error(y_true, y_pred)

 mean_absolute_percentage_error

mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred)

 mean_squared_logarithmic_error

mean_squared_logarithmic_error(y_true, y_pred)

 squared_hinge

squared_hinge(y_true, y_pred)

 hinge

hinge(y_true, y_pred)

 categorical_hinge

categorical_hinge(y_true, y_pred)

 logcosh

logcosh(y_true, y_pred)

 

参数

• y_true: 目标真实值的张量。
• y_pred: 目标预测值的张量。

返回

每个样本都有一个标量损失的张量。

 

categorical_crossentropy

categorical_crossentropy(y_true, y_pred)

注意: 当使用 categorical_crossentropy 损失时，你的目标值应该是分类格式 (即，如果你有 10 个类，每个样本的目标值应该是一个 10 维的向量，这个向量除了表示类别的那个索引为 1，其他均为 0)。 为了将 整数目标值 转换为 分类目标值，你可以使用 Keras 实用函数 to_categorical：

from keras.utils.np_utils import to_categorical

categorical_labels = to_categorical(int_labels, num_classes=None)

 sparse_categorical_crossentropy

sparse_categorical_crossentropy(y_true, y_pred)

 binary_crossentropy

binary_crossentropy(y_true, y_pred)

 kullback_leibler_divergence

kullback_leibler_divergence(y_true, y_pred)

 poisson

poisson(y_true, y_pred)

 cosine_proximity

cosine_proximity(y_true, y_pred)