으로 내부 레이어 출력을 필요로하는 맞춤형 손실 기능을 구현 한 Keras는 입력 (y_true, y_pred)뿐만 아니라 내부 레이어의 출력을 사용해야하는 손실 기능을 사용자 정의하고 싶습니다. 네트워크는 출력 레이어의 레이블로 사용됩니다.이 그림은 Network Layout 을 보여줍니다. 여기에서 내부 출력은 1D 특징 벡터 인 xn입니다. 오른쪽 위
안녕하세요, 저는 tensorflow에 들어가서 조금 바보 같아 보려고합니다. TF의 log_loss는 sklearn의 것과 다릅니다? 내가 계산하고 방법은 다음과 는, 내 코드에서 일부 라인은 다음과 같습니다 from sklearn.metrics import log_loss
tmp = np.array(y_test)
y_test_t = np.array
저는 tensorflow를 사용하여 심층 학습 모델 (CNN 's)을 실행했습니다. 신기원의 여러 번, 나는 손실과 정확도가 모두 증가했거나 둘 다 감소했다는 것을 관찰했다. 내 이해는 둘 다 항상 반비례 관계에 있다는 것입니다. 동시에 증가하거나 감소하는 시나리오가 무엇일 수 있습니다.
MATLAB의 손실 함수 결과를 해석하는 방법을 알고 싶습니까? 다른 말로하면, 예를 들어 kfoldLoss() 함수의 결과로 0.3247이 나온다면 이는 32.47 % 오류이거나 0.3247 %이거나이 결과를 정의/해석하는 것이 얼마나 정확한지를 의미합니다 ? 그것은 당신의 K 주름에 걸쳐 오차의 평균이 32.47 %임을 의미 사전
TensorFlow를 시작합니다. https://www.tensorflow.org/get_started/ 데이터 피드 방법을 여러 번 평가하는 동안 손실이 실행과 함께 변경된다는 것을 발견했습니다. 예를 들어 eval_input_fn = tf.contrib.learn.io.numpy_input_fn({"x":x}, y, batch_size=4,
Caffe의 손실 레이어에서 backward 함수에 대한 질문이 있습니다. 는 I은 유클리드 손실 층의 구현 본 : 끝에 https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/examples/pycaffe/layers/pyloss.py 를 상기 후방 함수는 다음과 같이 정의된다 : def backward(self, top, propag
신경망을 작성하려고했지만 정확도가 각 신기원을 변경하지 않습니다. 저는 케라를 사용하고 있습니다. 각 신기원이 평가 될 때마다 정확도 변화를 볼 수 있으며, 낮은쪽으로 시작하여 약간 올라간 다음, 매번 정확히 같은 값으로 다시 내려갑니다. example output. 배치 크기를 변경하고, 속도를 학습하고, 데이터를 조금씩 변경하려고 시도했지만, 동일한 정
나는 트레이닝 세트를 통해 배치 최적화 된 네트워크를 트레이닝하고 있으며, 각 트레이닝 예제의 손실을 포함하는 손실 벡터를 얻고 싶습니다. 더 구체적으로 이미지 크기 (크기 3x64x64)를 크기 64의 배치로 사용하고 있습니다. 따라서 입력 값은 크기가 64x3x64x64 인 텐서입니다. 내가 output = net:forward(input)
loss
내 프로젝트에서 부정적인 인스턴스는 긍정적 인 인스턴스보다 훨씬 큽니다. 따라서 더 큰 가중치를 갖는 긍정적 인 인스턴스를 제공하고 싶습니다. 내 목표는 다음과 같습니다 loss = 0.0
if y_label==1:loss += 100 * cross_entropy
else:loss += cross_entropy
이 tensorflow의에서이 real