Tensorflow:自定义损失函数导致运算超出函数构建代码错误的原因
我正在使用Tensorflow编写一个NN模型来近似正弦函数,我想使用二阶导数w.r.t.到我模型的损失函数中的输入。我的代码尚未包含...
tanh(x)激活函数的导数是1-tanh ^ 2(x)。当对此函数执行梯度下降时,此导数成为权重的梯度的一部分。例如,使用...
XGBoost自定义评估函数导致“无法将类型强制转换为类型的向量”
我尝试了许多不同的操作,但无法摆脱此错误消息。看不到我的代码与其他众多脚本有何不同。 y_train =火车$ y火车$ y = c()火车= as.matrix(火车)...
我正在处理回归问题,其中预测值必须为正整数。一种方法可能是仅训练模型,进行预测并四舍五入预测值。但是,我...
ValueError:目标和输入必须具有相同数量的元素。目标元素(50)!=输入元素(100)
我是Pytorch的新手,所以我尝试通过创建简单的猫狗分类来学习它。代码:class DogCatClassifier(nn.Module):def __init __(self):super().__ init __()self ....
我正在尝试使用使用Keras的两分支神经网络来学习图像和文本的联合嵌入表示。这是我的模型的样子:这些是我......>
我有一个基于各种独立特征的回归模型,这些模型最终会使用自定义损失函数预测值。有点类似于下面的链接。 https://www.evergreeninnovations.co / ...
当我在tensorflow.keras中使用BinaryCrossentropy(from_logits = True)时,应该用作目标向量
我有一个多标签分类,其中每个目标都是一和零不互斥的向量(为清楚起见,我的目标类似于[0,1,0,0,1,1,.. 。])。我的...
我在Keras中使用自定义损失函数:def get_top_one_probability(vector):return(K.exp(vector)/ K.sum(K.exp(vector)))def listnet_loss(real_labels,Forecast_labels):返回- K.sum(...
我想使用预先训练的CNN模型(ResNet50,VGG等)提取特征,并使用具有CTC损失功能的特征。我想将其构建为文本识别模型。关于如何实现...的任何人...
tf.kers是两个损失,中间层是其中之一的输入错误:渴望执行功能的输入不能是Keras符号张量
我想在我的tensorflow keras模型中有两个损失,其中一个将中间层作为输入。当我使用keras时,此代码有效,但是当涉及到tensorflow.keras时,我面对...
我正在使用Keras构建神经网络,并试图找到一种数学上确定模型是否收敛的方法来解决所有网络损失。我当前的指标是:我当前是...
我创建了以下自定义损失函数:RMSE = function(y_true,y_pred){k_sqrt(k_mean(k_square(y_pred-y_true)))}}当我保存模型时,它可以很好地工作。但是,当我加载...
我正在用Keras实现LSTM模型。我将序列填充到一定长度,以正确的方式将数据集输入模型。目前,我的模型如下:model = tf.keras ....
在Google的一篇文章中(为低延迟语音增强而开发模型中的权衡交易),使用此损失函数可最大程度地减少错误,我已在Python中将此函数编码为...
我想在训练期间替换与我的神经网络相关的损失函数,这是网络:model = tensorflow.keras.models.Sequential()model.add(tensorflow.keras.layers.Conv2D(32,...
我是Pytorch的新手,我需要澄清多类分类。我正在微调DenseNet神经网络,因此它可以识别3个不同的类。因为这是一个多类问题,所以...
我的验证丢失行为很奇怪,这是什么意思?我的网络是一个简单的NN,具有两个分别包含100个节点的隐藏层,一个具有3个单元的输入层和一个输出...
Python,XGBoost,自定义目标函数:即使在非零梯度的情况下,预测在迭代过程中也保持不变
我正在尝试使用xgboost获得自定义损失函数。我为目标提供了四个选择的结果:xgboost定义的'reg:linear',使用mse mse_approx_obj自定义,使用...
Keras:model.prediction与model.evaluation损失不匹配
我将本教程https://github.com/Hvass-Labs/TensorFlow-Tutorials/blob/master/23_Time-Series-Prediction.ipynb应用(在不同的数据集上),turorial并未计算均方误差。 ..