loss

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    Keras多种输出：自定义损失函数

    我使用的是多输出模型keras model1 = Model(input=x, output=[y2,y3]) model1.compile((optimizer='sgd', loss=cutom_loss_function) 我custom_loss_function是; def custom_loss(y_true, y_pred): y2_pred = y_pred[0]
    model keras prediction loss multipleoutputs 2017-05-25

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    softmax交叉熵返回值

    这是什么意思，如果这是tf.losses.softmax_cross_entropy_loss的返回值？ <tf.Tensor 'softmax_cross_entropy_loss/value:0' shape=() dtype=float32> 这是否是事实陈述value:0平均和shape=()意味着什么也没计算的？
    tensorflow neural-network loss cross-entropy 2017-07-17

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    修改火炬标准

    我想在Torch中创建一个自定义丢失函数，这是对ClassNLLCriterion的修改。具体而言，ClassNLLCriterion损耗是： loss(x, class) = -x[class] 我想修改这是： loss(x, class) = -x[class]*K 其中K是网络输入的功能，而不是网络权重或网络输出。因此K可以被视为一个常数。 什么是实现此自定义条件的最简单的方法？ u
    torch loss 2017-06-02

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    流失Tensorflow突然变成南

    当我使用tensorflow，损失突然变成男，就像： Epoch: 00001 || cost= 0.675003929 Epoch: 00002 || cost= 0.237375346 Epoch: 00003 || cost= 0.204962473 Epoch: 00004 || cost= 0.191322120 Epoch: 00005 || cost= 0.181427178
    tensorflow nan loss 2017-06-12

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    当使用具有单输出神经元张量流的神经网络时，损失和准确性为0

    我正在为某个任务编写二元分类器，而不是在输出层中使用2个神经元我只想使用一个具有S形函数的函数如果它低于0.5，基本上输出0级，否则基本输出0。 图像被加载，调整大小为64x64并展平，以创建问题的传真）。数据加载代码将在最后出现。我创建占位符。 ​​ 并定义模型如下。 def create_model_linear(data): fcl1_desc = {'weights': wei
    python tensorflow loss 2017-08-02

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    Kera与Theano：损失减少但准确性不变

    这是我的代码。我试图建立一个VGG 11层网络，结合ReLu和ELu激活以及内核和活动的许多正则化。结果令人困惑：代码是在第10个时代。我在列车和val方面的损失已经从2000年下降到1.5，但我在列车和val方面的表现仍然保持在50％。有人可以向我解释吗？ # VGG 11 from keras.regularizers import l2 from keras.layers.advance
    deep-learning keras loss acc 2017-08-03

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    图像分类。 （v1）

    我已经建立了一个包含4个类的小型自定义图像分类训练/ val数据集。 训练数据集有〜110.000个图像。 验证数据集具有〜6.000图像。 我遇到的问题是，在训练中，无论是训练精度（如在最后的训练样本的平均测量精度）和培训损耗而提高，同时验证准确性和损失保持不变。 这只有当我使用以来和RESNET模式，如果我用同样的训练和验证数据的alexnet模型，验证损失和准确性提高 在我的实验，我通过导入
    validation tensorflow deep-learning classification loss 2017-08-04

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    从网络丢失中排除零填充区域 - Keras 2.0 Theno后端（分割网络）

    我正在使用Theano后端在Keras中训练分割网络，并且我正在使用ImageDataGenerator和flow_from_directory。 我的图片有灵活的大小。尽管您必须指定固定大小（target_size）并在读取图像时使用flow_from_directory，但该函数会自动填充原始图像边界外的点。 目前我设置的这个指定大小的值比我的最大图像大 - 说可能最大的图像是300x400，
    keras padding theano loss 2017-06-21

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    为什么我的keras自定义指标不起作用？

    为什么此代码对损失函数正常工作，但在“ValueError：操作数无法与形状（32，）（24，）（32，）一起广播一次迭代后指标失败？ 如果我在引号中使用“categorical_crossentropy”，那么它的工作原理。我的自定义指标看起来与keras.losses中的指标完全相同。 import keras.backend as K def categorical_crossentrop
    keras metrics loss 2017-05-04

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    达到NaN丢失后恢复检查点？

    我正在训练RNN，并在一夜之间失去了NaN的功能。我一直在阅读这个解决方案是为了降低学习速度。当试图从我的（唯一）检查站重新开始训练并且使用较小的学习速度时，我仍然得到了NaN。这是否意味着我的检查点无法修复？有没有办法恢复这一个或使用tf.train.Saver这样一种方式，我保证模型的一个版本，在它达到一个不返回点之前？
    tensorflow loss checkpoint 2017-05-07
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