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当损耗是均方误差(MSE)时,什么函数定义了Keras的准确度?
当损失函数是均方误差时,如何定义准确度?是绝对百分比误差 - en.wikipedia.org/wiki/Mean_absolute_percentage_error? 我使用的模型输出activatoin linear,并使用loss = mean_squared_error进行编译 model.add(Dense(1)) model.add(Activation('linear')) # ... -
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在Keras Autoencoder中从瓶颈层中提取特征以及如何优化我的功能
最后,我能够在Keras自动编码器中运行数据压缩代码 . 我今天的问题是(1)如何将瓶颈功能下载并保存到我的计算机中作为CSV文件? (2)如何优化我的参数/功能以获得更好的结果?损失和准确性很糟糕 . 请在代码后立即查看我的结果 . X = Input(shape=(37499,)) encoded = Dense(500, activation='tanh')(X) encoded = Den... -
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卷积神经网络中损失函数的周期模式(张量流)
我正在使用Tensorflow中实现的卷积神经网络(cnn)进行图像分割 . 我有两个类,我使用交叉熵作为损失函数和Adam优化器 . 我正在用大约150张图像训练网络 . 在训练期间,我看到这种周期性模式,训练损失下降,直到它有几个高值,然后它迅速下降到前一个水平 . 在验证损失中也可以观察到类似的模式,验证损失在几个时期周期性地下降然后返回到先前的水平 . 通过降低学习率,这种模式不再可见... -
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tensorflow word2vec损失函数不会减少
按照官方示例,我使用tf.nce_loss()作为损失函数在tensorflow中实现了word2vec . 在培训期间,我一直都没有看到损失减少,如果这是正常的话? 因为我的数据集真的很大,我 choose 1 as the epoch num . 我应该增加纪元数以减少损失吗? 如果没有,我能做什么 make the loss decrease 或者这对于获得 good version wo... -
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如何在Keras损失函数中使用预先训练的TensorFlow网络
我有一个预先训练好的网,我想用它来评估我的Keras网中的损失 . 使用TensorFlow训练预训练的网络,我只想将其用作损失计算的一部分 . 我的自定义丢失功能的代码目前是: def custom_loss_func(y_true, y_pred): # Get saliency of both true and pred sal_true = deep_gaze.get_sali... -
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如何训练张量流中的csv数据?
我的训练集中我的神经网络的丢失正在增加,而我试图用我的优化器最小化它 . 我正在尝试用回归学习神经网络 . 它有327个输入值,2个隐藏层(256和128个节点)和3个值的输出层(它可以做出3个选择的估计奖励) . 我在除输出层之外的所有层上使用ReLu,并且我使用ADAM优化器 . 此外,我使用10个元素的训练集来简化事物(我也尝试使用更大的数据集) . 神经网络代码: import tenso... -
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实现keras中三重态丢失的准确性
我想为三重损耗网络实现精确度函数,以便我知道,算法在训练期间如何工作 . 到目前为止,我已经尝试了一些东西,但我不确定它是否真的可以工作,而且我在keras中实现它也很麻烦 . 我的想法是比较预测的锚定阳性和锚定负距离(在 y_pred 中),这样正的距离应该足够低而负的距离足够大: def accuracy(_, y_pred): pos_treshold = 0.4 neg_t... -
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Python - 低精度,低损耗和张量流
我正在构建一个简单的神经网络,它需要3个值并提供2个输出 . 我的准确率为67.5%,平均成本为0.05 我有一个包含1000个示例和500个测试示例的训练数据集 . 我计划在不久的将来制作更大的数据集 . 不久之前,我设法获得了大约82%的准确度,有时甚至更高,但成本相当高 . 我一直在尝试添加目前在模型中的另一个层,这就是我在1.0以下得到损失的原因 我不确定出了什么问题,我是Tensorfl... -
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为什么在Keras的model.evaluate()中,损失用于计算准确度?
这可能是一个愚蠢的问题但是: 我注意到损失函数的选择会修改评估期间获得的准确度 . 我认为损失仅在训练期间使用,当然,它取决于模型在预测中的优点,而不是准确性,即正确预测的数量超过样本总数 . EDIT 我没有正确解释我的自我 . 我的问题是因为我最近训练了一个损失 binary_crossentropy 的模型,而来自model.evaluate()的准确率为96% . 但这不正确!我检查了&q... -
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Keras自定义丢失功能,每个示例具有不同的权重
我正在尝试在Keras中实现一个自定义丢失函数,其中每个单独的示例(不是类)具有不同的权重 . 确切地说,给定通常 y_true (例如<1,1,0>)和 y_pred (例如<1,0.2,0.8>),我正在尝试创建 weights (例如<0.81,0.9,1.0>)和使用 binary_crossentropy 损失函数 . 我试过了: import num... -
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为什么在损失函数中使用而不是求和?
为什么在损失函数中使用而不是求和? 即是否有任何理由为何这是首选 def mae_loss(y_true, y_pred): loss = tf.reduce_mean(tf.abs(y_true-y_pred)) return loss 对此 def mae_loss(y_true, y_pred): loss = tf.reduce_sum(tf.abs(y_true... -
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Keras加权交叉熵用于图像分割
我目前正在使用在Keras中实施的U-Net(https://arxiv.org/pdf/1505.04597.pdf)来分割显微镜图像,并希望利用出版物中介绍的权重图 . 不幸的是我无法将重量图(形状[719,656,656,1]的数组]加载到Unet中 . 训练,标签和重量图数据都存储在单独的npy文件中,包含每个719个656x656大小的图像当将训练和标签数据加载到Unet中时,每次运行需... -
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预先计算并存储Tensorflow图表以获取损失函数
我正在研究一个序列来对TensorFlow程序进行排序,该程序使用RNN来预测大小为 (BATCH_SIZE x L x 11) 的张量 . 我有一个损失函数,它采用 (BATCH_SIZE x L x 11) 张量并将其转换为另一个表示3D坐标的张量,其大小为 (BATCH_SIZE x L' x 3) ,其中 L' 是 L 的函数 . 不幸的是,当我实现这个损失函数来操作后一个张量( L' )... -
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自定义Tensorflow优化器,用于噪声不可微分损耗功能
我使用低级tensorflow API构建了一个模型,它只有一些我想要优化的变量(大约10个) . 因此,我想实现一个产生噪声损耗值的自定义损耗函数(有点像基于仿真的优化方法) . 通常我会像SPSA优化器那样使用衍生自由优化器 . 有没有办法实现不可区分的损失函数和像SPSA这样的低级tensorflow API的优化器? PS:有人可能会问为什么要使用tensorflow?这是因为我想使用张量... -
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Keras / theano的最大保证金损失
我想在Keras中训练神经网络(使用theano作为后端),使用每个正样本的一个负样本,使用最大边距损失函数: max(0,1 -pos_score +neg_score) 我有一个神经网络,它接受两个参数 i 和 j 并返回得分 base(i,j) . 对于给定的 i ,我有一个正样本 j 和负样本 k . 所以,我想计算以下内容: max(0, 1 - base(i, j) + base... -
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TrasorFlow会话内部Keras自定义丢失功能
在经历了一些Stack问题和Keras文档之后,我设法编写了一些代码,试图评估神经网络输出的渐变与其输入,目的是使用一个简单的近似二元函数( f(x,y) = x^2+y^2 )的运算作为损失分析和自动差异之间的区别 . 结合两个问题(Keras custom loss function: Accessing current input pattern和Getting gradient of mo... -
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计算外部损耗函数但计算张量流中的梯度?
我想训练一个只能在外部计算损失函数的模型 . 所以,我取最后一层的输出,在外部计算一些值,并希望用它来更新我的网络 . 我可以在tensorflow中实现这样的设置吗? -
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批量训练Keras:在每个优化步骤之前或之后计算训练损失?
这可能是一个非常基本的问题,但我无法找到答案:当我使用批次训练与Keras的网络时,控制台输出显示并不断更新训练集当前损失值的显示每个训练时代 . 据我了解,此损失值是根据当前批次计算的(作为整体损失的代理),并且可能与之前批次计算的损失值平均 . But there are two possibilities to get the loss value of the current batc... -
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在训练阶段,损失和准确性不会改变
我 Build 了一个模型来着色灰度图像,在训练阶段我向网络提供100个森林的RGB图像,然后我将图像转换为LAB颜色空间,将训练集分割为L和AB,基于训练在AB数据中,模型将在测试阶段预测这两个通道用于灰度输入图像 . 现在我有一个问题,我用不同的架构训练模型,有10个图像,损失减少到0.0035并且效果很好,为此,我想增加数据集的大小以获得更好的结果,但是作为交换,损失和准确性保持不变,模型输... -
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自定义丢失功能:对y_pred中的数据执行model.predict
我正在训练网络去噪图像,为此我使用的是CIFAR10数据集 . 我正在尝试生成自定义丢失函数,以便损失为mse / classification_accuracy . 鉴于我的网络接收32x32(噪声)图像作为输入并预测32x32(去噪)图像,我假设y_pred和Y_true将是32x32图像的数组 . 因此我的自定义丢失函数如下所示: def custom_loss(): def joi... -
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用条件在keras中实现自定义丢失函数
我需要一些keras损失功能的帮助 . 我一直在使用Tensorflow后端在keras上实现自定义丢失功能 . 我已经在numpy中实现了自定义丢失函数,但如果它可以转换为keras损失函数则会很棒 . loss函数采用数据帧和一系列用户id . 如果user_id不同,则相同user_id的欧几里德距离为正和负 . 该函数返回数据帧的标量距离的总和 . def custom_loss_num... -
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如何获得y_true和y_pred之间差异的水平和垂直梯度?
我想使用Keras定义一个自定义损失函数,它包含y_true和y_pred之间差异的梯度 . 我发现 numpy.gradient 可以帮助我获得数组的渐变 . 因此,我的损失函数代码的一部分如下所示: def loss(y_true, y_pred): d = y_true - y_pred gradient_x = np.gradient(d, axis=0) gr... -
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将类信息添加到keras网络
我试图找出如何使用Generative Adversarial Networks的数据集标签信息 . 我试图使用can be found here的条件GAN的以下实现 . 我的数据集包含两个不同的图像域(真实对象和草图),具有公共类信息(椅子,树,橙等) . 我选择了这种实现,它只考虑两个不同的域作为对应的不同"classes"(列车样本 X 对应于真实图像,而目标样本 y ... -
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在keras中训练开放面模型后嵌入预测输出即使是1个时期也是纳米但没有训练给出有效的嵌入输出
代码来自this github repo . repo为模型提供代码,我们的目标是训练模型,基于类似于OpenFace模型实现的三元组丢失函数生成128个嵌入 . 型号代码如下所述 . 仅在使用opencv调整图像大小后才提供输入 def createmodel(): myInput = Input(shape=(96,96,3)) x = ZeroPadding2D(padding=(3, ... -
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连体网络准确度?
我正在使用本文中的对比度损失层: 我已将保证金设定为某个值 . 但我不太确定如何计算分类任务的准确性 . 据我所知,我会计算出与特征的欧氏距离,并检查一定的阈值 . 这个门槛会与保证金相同吗?或者这是另一个必须找到的参数? -
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在训练CNN进行图像分割时,我的损失怎么会突然增加?
我使用带有tensorflow 1.4.0后端的keras 1.2.2 . 我使用的是unet架构,我有708个650x650像素和6个chanel的图像 . 我用镜像和旋转增加了数据集,共计4248个图像 . 我有2个班,我的损失函数就是这个: def jaccard_coef_loss(y_true, y_pred): smooth = 1e-12 intersection =... -
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将Keras模型转换为Tensorflow实现 . 结果不同
Update: I've found the problem - decay parameter for RMSPropOptimizer is 0.9 in tensorflow by default. Reducing it to 0 fix strange behavior. Now is much better) 我在Tensorflow张量器中实现我现有的Keras模型时遇到问题 . 这... -
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多类分割的广义骰子损失:keras实现
我刚刚在keras中实现了广义骰子丢失(骰子丢失的多级版本),如ref中所述: (我的目标定义为:(batch_size,image_dim1,image_dim2,image_dim3,nb_of_classes)) def generalized_dice_loss_w(y_true, y_pred): # Compute weights: "the contributio... -
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tf.softmax_cross_entroy_with_logits的输出是否非标准化?
我实现了一个简单的cnn网络进行图像分类(二进制分类) . 我在Python中使用tensorflow . 我使用tf.softmax_cross_entropy_with logits作为成本函数 . 我从模型的输出层提供了带有非标准化logits的cost函数 . 该函数应该输出归一化概率,还是我错了? 在我的模型训练期间,我打印每个例子的成本 . 如果模型正确预测输出,则成本等于0.0,否则... -
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在Keras内部实施自定义活动规则制定者
我试图在Andrew Ng Sparse Autoencoder的损失函数内实现正则化项 . 在第15页,引入了稀疏性惩罚项,其根据所有隐藏层单元的rho和rho_hat_j之间的Kullback-Leibor(KL)散度的总和计算 . rho是静态数,它迫使神经元大部分关闭,rho_hat_j是整个训练集上神经元j的平均输出(激活) . 我正在使用Keras来实现自动编码器,我知道有一个关于使...