loss-function 相关问题

class wb_sampling extends tf.layers.Layer { constructor(config) { super(config); this.KL_weight = config.KL_weight; // weights the KL_loss compared to reconstruction loss. If KL_weiht==0, reconstruction loss is the only loss used if (this.KL_weight === undefined) { this.KL_weight=0.0001; // default } this.last_mu; this.last_logVar; // Adds KL loss this.addLoss(() => { const retour = tf.tidy(() => { let kl_loss; let z_log_var=this.last_logVar; let z_mean=this.last_mu; kl_loss = tf.scalar(1).add(z_log_var).sub(z_mean.square()).sub(z_log_var.exp()); kl_loss = tf.sum(kl_loss, -1); kl_loss = kl_loss.mul(tf.scalar(-0.5 * this.KL_weight)); return (tf.mean(kl_loss)); }); return (retour); }); // end of addLoss } // end of constructor computeOutputShape(inputShape) { return inputShape[0]; // same shape as mu } call(inputs, training) { return tf.tidy(() => { const [mu, logVar] = inputs; // store mu and logVar values to be used by the KL loss function this.last_mu=mu; // zMean this.last_logVar=logVar; // zLogVar const z = tf.tidy(() => { const batch = mu.shape[0]; const dim = mu.shape[1]; const epsilon = tf.randomNormal([batch, dim]); const half = tf.scalar(0.5); const temp = logVar.mul(half).exp().mul(epsilon); const sample = mu.add(temp); return sample; }); return z; }); } // end of call() static get className() { return 'wb_sampling'; } } // end of wb_sampling layer

machine-learning deep-learning loss-function tensorflow.js autoencoder

回答 0 投票 0

Https：//www.kaggle.com/datasets/yasserh/wine-quality-dataset/data

.insiep

machine-learning pytorch neural-network loss-function

回答 0 投票 0

全球最小值作为梯度下降的起点

如果我已经具有任何模型的成本函数（包括大语言模型）的全球最低值 - 是否有助于计算其梯度下降？（假设我有一种快速的方法

loss-function gradient-descent

回答 1 投票 0

ValueError：张量转换请求 dtype float64 为具有 dtype float32 的张量

我有一个神经网络，它有两个相同的CNN（类似于暹罗网络），然后合并输出，并打算在合并的输出上应用自定义损失函数，如下所示： ---------------...

python tensorflow machine-learning keras loss-function

回答 1 投票 0

如何将 PixelClassificationLayer() 更新为自定义损失函数？

我在Mathworks官方网站上看到pixelClassificationLayer()函数，我应该使用以下代码将其更新为自定义损失函数：函数损失 = modelLoss(Y,T)

matlab machine-learning deep-learning loss-function cross-entropy

回答 1 投票 0

我们可以在同一层使用多个损失函数吗？

我们可以在这个架构中使用多重损失函数吗：我有两种不同类型的损失函数，想在最后一层使用它[输出] 损失函数：二元交叉熵自定义损失函数...

tensorflow machine-learning keras deep-learning loss-function

回答 2 投票 0

线性回归模型勉强优化截距b

我从头开始编写了一个线性回归模型。我使用“残差平方和”作为梯度下降的损失函数。为了进行测试，我使用线性数据 (y=x) 运行时

numpy machine-learning linear-regression loss-function gradient-descent

回答 1 投票 0

优化物理通知神经网络

我正在尝试使用物理通知神经网络（PINN）求解二维波动方程。我的损失函数共有四项。我在训练模型时遇到两个问题。总损失大幅下降...

python optimization pytorch physics loss-function

回答 1 投票 0

从头开始的对比损失

我正在尝试实现/学习如何实现对比损失。目前我的梯度正在爆炸到无穷大，我想我一定是错误地实现了某些东西。我想知道是否有人可以

deep-learning pytorch artificial-intelligence loss-function self-supervised-learning

回答 1 投票 0

如何在张量流中制作自定义损失函数，它将模型的输入、模型的预测和模型的权重作为参数

我正在尝试建立一个求解偏微分方程（PDE）的模型。问题是，它需要一个 make 损失函数，其参数为：给予模型的输入预测...

tensorflow neural-network loss-function gradienttape

回答 1 投票 0

pytorch s3fd pga_attack，loss.backward()获取grad.data的问题

来自检测.sfd 导入 sfd_Detector def pgd_attack（模型，input_data，eps=0.03，alpha=0.01，attack_steps=1，device='cpu'）： ta = input_data.requires_grad_(True).to(设备) 扰动 = ...

pytorch loss-function backwards-compatibility

回答 1 投票 0

训练神经网络模型时精度低且损失高

我正在开发一个使用人工神经网络的入场预测系统。我在训练模型时损失很大。以下是与数据集和模型相关的必要信息。数据集：对于我上校...

tensorflow keras deep-learning loss-function multilabel-classification

回答 1 投票 0

为什么要使用组合损失函数进行分割和分类

我最近尝试通过提供附加到最后一个编码块的附加分支来修改一维数据的U-NET模型，其目的是将数据分类为...的十八个区域

python-3.x deep-learning tf.keras loss-function

回答 1 投票 0

如何使用F-score作为误差函数来训练神经网络？

我对神经网络还很陌生。我正在张量流中训练网络，但我的数据集中的正例数量比负例数量少得多（这是一个医学数据集）。所以，我