keras:model.compile損失函數(shù)的用法
損失函數(shù)loss：該參數(shù)為模型試圖最小化的目標(biāo)函數(shù)，它可為預(yù)定義的損失函數(shù)名，如categorical_crossentropy、mse，也可以為一個(gè)損失函數(shù)。詳情見losses
可用的損失目標(biāo)函數(shù)：
mean_squared_error或mse
mean_absolute_error或mae
mean_absolute_percentage_error或mape
mean_squared_logarithmic_error或msle
squared_hinge
hinge
categorical_hinge
binary_crossentropy（亦稱作對(duì)數(shù)損失，logloss）
logcosh
categorical_crossentropy：亦稱作多類的對(duì)數(shù)損失，注意使用該目標(biāo)函數(shù)時(shí)，需要將標(biāo)簽轉(zhuǎn)化為形如(nb_samples, nb_classes)的二值序列
sparse_categorical_crossentrop：如上，但接受稀疏標(biāo)簽。注意，使用該函數(shù)時(shí)仍然需要你的標(biāo)簽與輸出值的維度相同，你可能需要在標(biāo)簽數(shù)據(jù)上增加一個(gè)維度：np.expand_dims(y,-1)
kullback_leibler_divergence：從預(yù)測值概率分布Q到真值概率分布P的信息增益,用以度量兩個(gè)分布的差異.
poisson：即(predictions - targets * log(predictions))的均值
cosine_proximity：即預(yù)測值與真實(shí)標(biāo)簽的余弦距離平均值的相反數(shù)
補(bǔ)充知識(shí)：keras.model.compile() 自定義損失函數(shù)注意點(diǎn)
基本用法
model.compile(optimizer=Adam(lr=1e-4), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
注意
loss后類似'binary_crossentropy'、'mse'等代稱
loss為函數(shù)名稱的時(shí)候，不帶括號(hào)
函數(shù)參數(shù)必須為(y_true, y_pred, **kwards)的格式
不能直接使用tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits等函數(shù)，因?yàn)槠鋮?shù)格式為(labels=None,
logits=None)，需要指定labels=、logits=這兩個(gè)參數(shù)
以上這篇keras:model.compile損失函數(shù)的用法就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
相關(guān)文章
這篇文章主要介紹了如何利用python繪制極坐標(biāo)的基向量,文中的示例代碼講解詳細(xì),具有一定的的參考價(jià)值,感興趣的小伙伴可以跟隨小編一起學(xué)習(xí)一下2023-08-08
本文并不會(huì)深入講解樹數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的基本的概念，僅是站在使用的角度說清楚動(dòng)態(tài)查詢。閱讀此文之前，請(qǐng)預(yù)備一些樹的基礎(chǔ)知識(shí)。2023-01-01
Python實(shí)現(xiàn)多進(jìn)程的四種方式
今天小編就為大家分享一篇關(guān)于Python實(shí)現(xiàn)多進(jìn)程的四種方式，小編覺得內(nèi)容挺不錯(cuò)的，現(xiàn)在分享給大家，具有很好的參考價(jià)值，需要的朋友一起跟隨小編來看看吧2019-02-02
下面有一些相對(duì)不常見但非常有用的Python技巧，小編來和大家一起學(xué)習(xí)一下2019-05-05
解決python os.mkdir創(chuàng)建目錄失敗的問題
今天小編就為大家分享一篇解決python os.mkdir創(chuàng)建目錄失敗的問題，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2018-10-10
本文主要介紹了Python通過opencv實(shí)現(xiàn)圖像分割的詳細(xì)過程與代碼，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下，希望能夠給你帶來幫助2021-11-11
這篇文章主要介紹了pyqt5實(shí)現(xiàn)俄羅斯方塊游戲，小編覺得挺不錯(cuò)的，現(xiàn)在分享給大家，也給大家做個(gè)參考。一起跟隨小編過來看看吧2019-01-01
這篇文章主要介紹了Python如何實(shí)現(xiàn)GIF圖倒放，文中講解非常細(xì)致，幫助大家更好的理解和學(xué)習(xí)，感興趣的朋友可以了解下2020-07-07
這篇文章主要介紹了Python中的pygal安裝和繪制直方圖代碼分享，具有一定借鑒價(jià)值，需要的朋友可以參考下。2017-12-12
python創(chuàng)造虛擬環(huán)境方法總結(jié)
在本篇內(nèi)容里我們給大家整理了關(guān)于python創(chuàng)造虛擬環(huán)境的詳細(xì)方法和步驟，需要的朋友們學(xué)習(xí)下。2019-03-03