loss-function 相关问题

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

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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

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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

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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

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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

python tensorflow loss-function precision-recall

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如何处理其中包含 (1/(1-exp(-x))-1/x) 的自定义损失函数？

我正在研究一个具有不规则张量的深度学习模型，其中自定义损失函数与以下内容相关： f(x)+f(x+50) 当x!=0时f(x)=1/(1-exp(-x))-1/x，当x=0时f(x)=0.5。 f(x) 的范围是...

tensorflow tensorflow2.0 loss-function

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使用自定义损失函数处理多类分类中的类不平衡

我正在使用先进的机器学习技术解决 Python 中的多类分类问题。我正在处理的数据集存在严重的类别不平衡问题，其中某些类别......

python tensorflow machine-learning keras loss-function

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我的代码中是什么导致我在 Pytorch 中训练网络时出现无限错误？

这是我的代码：我正在处理一个非常大的数据集（有几百万个值）。我的输入数据有 12 个特征，而我的输出数据有 1 个特征。这是我第一次使用 Pytorch，...

python neural-network pytorch linear-regression loss-function

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TensorFlow：根据模型输入和输出计算正则化损失项的梯度

概述我的模型是一个具有输入 Z 和输出 x 的编码器。我正在尝试使用同时具有传统监督学习和正则化项的total_loss。我还有额外的功能（

python tensorflow loss-function regularized gradienttape

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分割损失突然下降

在MONAI平台中使用未加权骰子和交叉熵损失训练医学图像分割模型时，epoch损失突然下降，如下图所示。我从来没有见过这样的亏损趋势。 ...

deep-learning loss-function semantic-segmentation

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选择权重进行加权损失计算背后的逻辑是什么？ [已关闭]

选择用于计算加权 sigmoid 交叉熵损失或在数据集不平衡情况下的任何加权损失的权重背后的一般逻辑是什么？问题域基于 v...

machine-learning face-recognition loss-function cross-entropy imbalanced-data

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在 Keras 中，如何保存和加载包含自定义损失函数的神经网络模型？

当我使用自定义损失函数时，我在保存和重新加载神经网络模型时遇到困难。例如，在下面的代码中（这里集成了相关问题的建议......

python tensorflow keras loss-function

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使用 PyTorch 进入同一后续模型的多重损失

我目前面临一个问题。我想知道应该如何反向传播以下模型中的损失函数。这里重要的是所有蓝色部分都是 2 个输出所共有的，即

python deep-learning pytorch loss-function

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为什么我的 CNN 在二元分类问题上使用 BCELoss 时的准确率恒定为 50%，而使用交叉熵损失时准确率则为 80%+？

我正在使用 Pytorch 从头开始创建 CNN。我有一个平衡的图像数据集，将两个类别分成两半。我正在尝试使用 torch.nn 中的 BCEwithLogitsLoss 函数，因为我已阅读...

python pytorch conv-neural-network loss-function cross-entropy

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在 UNet3+ 中：运行时错误：梯度计算所需的变量之一已被就地操作修改了

当我尝试使用 UNet3+ 时出现错误： RuntimeError：梯度计算所需的变量之一已通过就地操作修改：[torch.cuda.FloatTensor [1, 1024, 64, 64]]，

pytorch loss-function unet-neural-network

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loss.backward() 的行为不符合预期

我试图将我自己的损失项包含在 nn.mse 损失中，但由于某种原因，我得到了意想不到的结果。我在这里做错了什么吗？ c = nn.MSELoss(reduction="mean&quo...

python pytorch loss-function mse

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图像量化有可微分算法吗？

我正在实现一个自动编码器，用于重建彩色图像。我想要使用的损失函数需要减少颜色集（最多约 100 种不同的颜色），但我正在努力寻找合适的

python tensorflow keras image-processing loss-function

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为什么我的损失函数随着每个时期而增加？

我是机器学习新手，所以如果这是任何人都可以弄清楚的愚蠢问题，我很抱歉。我在这里使用 TensorFlow 和 Keras。这是我的代码：将张量流导入为 tf 将 numpy 导入为 np 来自

python tensorflow keras artificial-intelligence loss-function

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如果sum(y_true)=1，应该使用哪个损失函数？

我的 yTrue 基本上就像 [.2,.8] 但从来没有 [1,0] 或 [0,1] sum(yTrue)=1 总是我尝试了 CategoricalCrossentropy 但发生了 TypeError - 类型错误：预期为 float32，但得到了我的 yTrue 基本上就像 [.2,.8] 但从来没有 [1,0] 或 [0,1] sum(yTrue)=1 总是我尝试了 CategoricalCrossentropy 但出现了 TypeError - 类型错误：预期为 float32，但得到类型为“CategoricalCrossentropy”。分类交叉熵用于分类。损失函数是 y_i*log(f(y_i)) 总和的负数，其中 f(y_i) 是模型的概率预测。看起来你有一个 y=0 和 y=1 的概率数组。您需要选择其中之一（通常为 y=1）作为目标变量并转换为标签的概率： y[y>=0.5]=1 y[y<0.5]=0 或 y = (y >= 0.5).astype(int)

tensorflow machine-learning loss-function

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PyTorch 损失函数“reduction=mean”的结果不一致

特别是，以下代码块使用 nn.CrossEntropyLoss(reduction='mean') 与 loss_fn = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none') 后跟 loss.mean() 进行比较。结果令人惊讶...

python pytorch loss-function

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