losses

神经网络模块搭建（代码详解）

regularizer):w=b=y=returny#正则化权重defget_weight(shape,regularizer):w=tf.Variable()tf.add_to_collection('losses
菜鸟的梦幻日记·2020-08-13 17:38

深度学习：计算一个5层神经网络带L2正则化的损失函数

importtensorflowastfimporttensorflow.contrib.layersastflayersfromnumpy.randomimportRandomState#获得一层神经网络边上的权重，并将这个权重的L2正则化损失加入名称为'losses
科学楼守夜者·2020-08-13 17:19

Tensorflow 2.0 学习(chapter 5)

keras模型转为estimator预置的DNNEstimator预置的BaselineEstimator预置的LinearEstimatorTensorFlow1.0Graphtf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropytf.compat.v1
Auliegay·2020-08-10 07:59

【创新实训】风格迁移功能探索与实现（二） 风格迁移经典论文 Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution

本周的主要工作是研究这篇论文，理解其中的风格迁移模型的结构和原理：论文原文https://arxiv.org/pdf/1603.08155v1.pdfstyletransfer是ill-posed的问题，styletransferthereisnosinglecorrectoutput这篇论文：Oneapproachforsolvingimagetransformationtasksistotra
一鸣鸣·2020-08-08 19:57

解决ImportError:cannot import name 'losses',from tensorflow.contrib.slim import losses

mostrecentcalllast）:File"vgg16.py",line12,infromtensorflow.contrib.slimimportlossesImportError:cannotimportname'losses
dark2019·2020-08-07 16:12

[Style Transfer]——Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution

PerceptualLossesforReal-TimeStyleTransferandSuper-Resolution基于感知损失函数的实时风格转换和超分辨重建fromECCV2016Abstract图像变换将输入图像经过一定变换后得到输出图像，近期研究常使用输出与GT之间像素级别的损失函数来训练一个前馈神经网络完成图像变换；同时也有研究表明优化深层特征的感知损失函数效果更佳，因此本文将两种方法
黄小米吖·2020-08-03 03:52

tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy

交叉熵损失函数tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False,reduction=losses_utils.ReductionV2
很吵请安青争·2020-08-02 23:09

【风格迁移】Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution

本文的贡献在于将perceptualloss和feed-forward网络结合，处理速度很快。感知损失：用特征算损失，评估两张图片在内容和风格上的差异。减小特征图，扩大卷积核，可以在不增加计算量的情况下，扩大感受野。同时，这对需要连续变换的风格迁移也很重要3.1ImageTransformationNetworks在上下采样中，使用步进和小步进卷积代替池化层。除残差模块外，均使用spatialba
zzl_1998·2020-07-28 08:17

python深度学习--一维cnn处理序列

importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportpylabfrompandasimportDataFrame,Seriesfromkerasimportmodels,layers,optimizers,losses
SunChao3555·2020-07-27 17:09

Janus 2017 年末书单-火热出炉啦

全书一共24个案例，归为四类："losses","exces
JanusFace·2020-07-15 23:36

tensorflow2.x学习笔记九：tensorflow(keras)损失函数之平均绝对值、均方误差

一、MeanAbsoluteError类tf.keras.losses.MeanAbsoluteError(reduction=losses_utils.ReductionV2.AUTO,name='mean_absolute_error
万能的小黑Alex·2020-07-11 19:54

fastai执行ImageCleaner时报错'Tensor' object has no attribute 'ndim' 解决方案

fastai在执行ImageCleaner和interp.plot_top_losses时都会报错’Tensor’objecthasnoattribute‘ndim’。
遥之_CV学习在路上·2020-07-11 17:29

Tensorflow 2.0实现LeNet网络的MNIST手写字识别

使用Model.fit方式进行训练和验证importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayers,Sequential,optimizers,losses
锦瑟流年。·2020-07-11 15:41

tensorflow2.0 简单搭建4层全连接神经网络

的框架搭建一个如图的神经网络importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayers,optimizers,losses
小贝学cs·2020-07-10 18:02

商汤开源目标检测工具箱mmdetection代码详解（一）------ build和Registry和配置信息，分析mmedetection如何动态构建网络

mmdetection版本：2.0一、注册表全局变量：1.DATASETS,BACKBONES,LOSSES,DETECTORS等等的注册表全局变量是什么：我们在看mmdetection源码时，首先肯定找主函数
ZJE_ANDY·2020-07-10 05:11

tf.losses模块下的tf.reduction

tf.losses.softmax_cross_entropy(onehot_labels,#注意此处参数名就叫onehot_labelslogits,weights=1.0,label_smoothing
xiaotian127·2020-07-09 01:16

tf.losses

(弃用参数)get_losses(...):从l
于小勇·2020-07-08 18:24

TensorFlow目标检测API中这些损失(loss)代表含义是什么

RPN(RegionProposalNetwork)区域候选网络损失：1.Losses/Loss/RPNLoss/localization_loss：RPN的本地化损失或边界框回归器的损失2.Losses
Color Space·2020-07-08 06:18

tensorflow中losses计算的一些细节问题

我们都知道在计算losses的时候结果是scale，同时batch大于1时要进行每个sample加和之后除以batch，但是对于一个sample，比如回归多个点时，默认的计算方法还是除以回归的点个数，这是看源码知道的内容
hkzmz·2020-07-07 09:19

keras 训练 loss和acc可视化

LossHistory类，保存loss和accclassLossHistory(keras.callbacks.Callback):defon_train_begin(self,logs={}):self.losses
weixin_43883907·2020-07-06 05:03

Keras 损失函数作用及公式

损失函数的使用作用损失函数（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fromkerasimportlossesmodel.compile(loss=losses.mean_squared_error
NoOne-csdn·2020-07-06 02:25

categorical_crossentropy 和 sparse_categorical_crossentropy的区别

在tf.keras中，有两个交叉熵相关的损失函数tf.keras.losses.categorical_crossentropy和tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy
Zero_to_zero1234·2020-07-05 13:14

logits笔记

（假定标签y为categorical类型）先在compile中设置loss为keras.losses.categorical_cros
qm006·2020-07-05 02:16

CNN基础知识 || 均方差损失函数

公式为其中：Batch为样本数量，M为网络输出层的元素的个数实现loss=tf.nn.l2_loss(x,x')*2.0/(Batch*M)loss=tf.losses.mean_squared_error
magic_ll·2020-07-05 00:54

TensorFlow tf.keras.losses.CategoricalHinge

铰链损失函数(HingeLoss)主要用于SVM中,最大化分割超平面的距离ch=tf.keras.losses.CategoricalHinge()loss=ch([0.,1.,1.],[1.,0.,1
Claroja·2020-07-04 13:37

怎么在keras中记录损失loss，并保存到文件中

使用回调函数callback以下为简单例子：classLossHistory(keras.callbacks.Callback):defon_train_begin(self,logs={}):self.losses
yang_daxia·2020-07-04 03:15

用keras时，自建LossHistory类保存机器学习算法运行过程中的loss和acc

LossHistory类：classLossHistory(keras.callbacks.Callback):defon_train_begin(self,logs={}):self.losses={
我在浪里·2020-07-04 01:29

keras:model.compile损失函数的用法

详情见losses可用的损失目标函数：mean_squared_error或msemean_absolute_error或maemean_absolute_percentage_error或mapemean_squared_logarith
·2020-07-01 17:04

python深度学习--波士顿房价回归预测

importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportpylabfrompandasimportDataFrame,Seriesfromkerasimportmodels,layers,optimizers,losses
SunChao3555·2020-07-01 13:57

keras中 损失函数 与 评价函数 详解

是编译模型时所需的两个参数之一：model.compile(loss='mean_squared_error',optimizer='sgd')fromkerasimportlossesmodel.compile(loss=losses.mean_squared_error
Elvirangel·2020-07-01 09:22

《A Metric Learning Reality Check》笔记

作者按照他认为公平的方式重新实验比较这些losses，并有提供ben
HackerTom·2020-07-01 01:34

TensorFlow2——Keras训练和评估

文章目录1、使用内置的训练和评估循环API概述：第一个端到端示例loss、metrics和optimizerKerasAPI中内置的optimizers、losses和metrics：自定义losses
Jacob Jiang·2020-06-29 03:33

Tensorflow（二）单机多卡分布式训练

建立分布式训练：#计算losses:withtf.device('/gpu:0'):D_real_loss=tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits
Sesen_s·2020-06-28 23:54

Tensorflow函数tf.losses.log_loss()

tf.losses.log_loss(labels,#真实的输出张量,与“predictions”相同.predictions,#预测的输出.weights=1.0,#可选的Tensor,其秩为0或与labels
三门Simon·2020-06-28 23:28

终于搞懂了Keras中multiloss的对应关系介绍

model=Model(inputs=[src,tgt],outputs=[y,flow])#定义网络的时候会给出输入和输出model.compile(optimizer=Adam(lr=lr),loss=[losses.cc3D
·2020-06-28 12:38

【LOSS】语义分割的各种loss详解与实现

Loss：1.Loglosslogloss其实就是TensorFlow中的tf.losses.sigmoid_cross_entropy或者Keras的keras.losses.binary_crossentropy
懂懂懂懂懂懂懂·2020-06-27 12:33

keras训练模型遇到loss:nan 解决办法

增大了隐藏层的神经元个数，突然间loss值变成了nan经过多方搜索，找到了原因tensorflow解决方法网上已有，这里贴keras的解决办法在pycharm里importkeraskeras.lossesctrl+左键losses
shuzip·2020-06-26 10:20

tensorflow loss定义添加与获取tf.losses.add_loss tf.losses.get_total_loss

一，tf.losses.add_loss将外部定义的损失添加到损失集合中。
AI剑客·2020-06-26 01:38

tensorboard同时记录训练集和测试集的loss

1为train和test分别写好losscost=tf.losses.mean_squared_error(y,predict)loss=tf.sqrt(tf.reduce_mean(cost))#rmsetf.summary.scalar
Dive_·2020-06-25 13:26

用tensorflow实现Smooth L1 Loss

defSmooth_l1_loss(labels,predictions,scope=tf.GraphKeys.LOSSES):withtf.variable_scope(scope):diff=tf.abs
Shijunfeng00·2020-06-25 00:13

Tensorflow中的损失函数loss汇总

一、处理回归问题1.tf.losses.mean_squared_error：均方根误差（MSE）——回归问题中最常用的损失函数优点是便于梯度下降，误差大时下降快，误差小时下降慢，有利于函数收敛。
DinDin1995·2020-06-24 22:55

tensorflow2.0 损失函数

#1.tf.losses.mean_squared_error：均方根误差（MSE）——回归问题中最常用的损失函数#优点是便于梯度下降，误差大时下降快，误差小时下降慢，有利于函数收敛。
NO23412号菜狗·2020-06-23 05:47

TensorFlow tf.keras.losses.BinaryCrossentropy

cross-entropylossL=−[ylogy^+(1−y)log(1−y^)]L=-[ylog\\haty+(1-y)log\(1-\haty)]L=−[ylogy^+(1−y)log(1−y^)]y为真实值，y^\hatyy^为预测，交叉熵损失函数可以衡量y与y^\hatyy^的相似性。cross-entropyloss用于二分类问题(假设是0,1),最后一层要使用sigmoid函数配合
Claroja·2020-06-22 23:33

keras中的loss、optimizer、metrics用法

在编译时，经常需要指定三个参数lossoptimizermetrics这三个参数有两类选择：使用字符串使用标识符，如keras.losses，keras.optimizers，metrics包下面的函数例如
·2020-06-22 18:46

TensorFlow2 模型建立与训练

文档链接模型的构建：tf.keras.Model和tf.keras.layers模型的损失函数：tf.keras.losses模型的优化器：tf.keras.optimizer模型的评估：tf.keras.metrics
翻滚牛犊·2020-06-22 08:15

python深度学习--jena温度预测

importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportpylabfrompandasimportDataFrame,Seriesfromkerasimportmodels,layers,optimizers,losses
SunChao3555·2020-06-22 05:59

30天干掉tensorflow2.0-day09 中阶API示范

importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayers,losses,metrics,optimizers#打印时间分割线@tf.functiondefprintbar
Elenstone·2020-06-21 19:09

tensorflow2选择损失函数容易混淆的点

损失函数封装在tensorflow.keras.losses包计算二元分类的交叉熵binary_crossentropyBinaryCrossentropy可调用对象，一般自定义训练时使用计算多分类问题的交叉熵
吃了只鸡·2020-06-21 16:06

mmdetection - anchor-based方法训练流程解析

batch_processordefbatch_processor(model,data,train_mode):#这里的train_mode实际没用到losses=model(**data)loss,
tsq292978891·2020-06-21 08:10

Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics 多任务学习

YouRaiseMeUp-Westlife多任务学习Multi-TaskLearningUsingUncertaintytoWeighLossesforSceneGeometryandSemantics多任务学习系统的性能很大程度上依赖于任务间的损失权值。手动调节权值非常耗时耗力，论文提出使用任务间的同方差不确定性给每个损失函数赋权。模型由单一图像同时学习像素级深度回归、语义及实例分割。场景理解的
tony2278·2020-05-15 23:51
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