loss-function 相关问题

仅在 Keras 功能 API LSTM 中使用额外的 Ground Truth 来实现自定义损失函数

我目前有一个使用 Keras Function API 构建的简单 LSTM 模型，该模型采用 X_train 数据集来预测关联的 Y_train 数据。我构建了一个自定义损失函数，可以使用 y_pred 和 y_t...

tensorflow keras lstm loss-function

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dtype uint8 的张量可以用于损失函数吗？稍后将调用 '.backward()'？

我尝试计算 dtype float32 的张量和另一个 dtype uint8 的张量之间的损失。由于损失函数执行自动类型提升，因此我没有明确进行类型转换...

python deep-learning pytorch loss-function gradient-descent

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pytorch Lightning 中loss.backward()如何计算

我明白了当training_step()返回loss时，自动优化的代码（链接）负责loss.backward() 有人可以告诉我 loss.backward() 有什么不同吗

pytorch loss-function pytorch-lightning

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在pytorch中编写自己的损失函数时的一些细节

当我编写自己的损失函数代码时，我需要计算张量数据类型图像的每个像素的损失值，然后将所有损失值相加来计算平均值。但是当我运行

deep-learning pytorch loss-function

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为什么在启用 from_logits 的情况下使用 BinaryCrossEntropy 会导致生成器损失？

我从 GitHub 上查看了一个简单的普通 GAN 代码我看到了这个带有激活 sigmoid 的生成器模型：＃发电机 G = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(28*28 // 2, input_shape = ...

python tensorflow machine-learning keras loss-function

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R包tabnet，如何将loss改成平衡精度？

在tabnet包中，我希望损失是多类分类的平衡精度。类似于yardstick::bal_accuracy_vec()。我怎样才能做到这一点？我确实知道如何计算平衡

r neural-network loss-function

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keras 如何处理多重损失？

如果我有类似的东西：模型 = 模型（输入 = 输入，输出 = [y1,y2]） l1 = 0.5 l2 = 0.3 model.compile(loss = [loss1,loss2], loss_weights = [l1,l2], ...) Keras 如何处理

deep-learning keras backpropagation loss-function

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嵌套神经网络的局部阻塞梯度更新

我在 torch 中有两个嵌套的神经网络，我正在计算输出中相对于不同参数的多个损失。下面是一个简单的案例 # 两个神经网络 >>&...

pytorch loss-function backpropagation

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为什么线性回归的纯 NumPy 实现的学习率优化如此无效？

在numpy中创建简单的线性回归模型后，我发现改变步长/学习率并不能有效提高模型的准确性或收敛速度。注意事项

python numpy machine-learning linear-regression loss-function

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SSD / Multibox 中的损失函数

这是直接从我的 pytorch 闪电设置中取出的。我对选择损失函数不太熟悉。我正在尝试在 SSD 上训练我的数据，这需要我有一个张量和一个字典列表....

python pytorch loss-function pytorch-lightning

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验证损失根本没有改变

我第一次使用 PyTorch 使用 Bert 的预训练模型来训练我的情感分析模型。这是我的分类器类 SentimentClassifier2(nn.Module): def __init__(self, n_classe...

machine-learning deep-learning pytorch loss-function bert-language-model

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TensorFlow 中两幅图像的梯度差损失

如何在 TensorFlow 中实现两个图像的梯度差损失，就像使用 PyTorch 制作的那样（https://github.com/mmany/pytorch-GDL/blob/main/custom_loss_functions.py）？谢谢！

tensorflow loss-function

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访问 PyTorch 交叉熵损失函数的 N 个值

我正在尝试访问 PyTorch 的交叉熵损失函数 (torch.nn.function.cross_entropy) 的特定值，我相信当输入是长度为 N 的向量时正在计算该值。我会...

pytorch loss-function cross-entropy

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如何在 JAX 中使用具有多输出（向量值）损失函数的梯度下降来训练模型？

我正在尝试训练一个具有两个梯度下降输出的模型。因此，我的成本函数返回两个错误。处理这个问题的典型方法是什么？我在这里看到过提及并且

python machine-learning loss-function jax

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如何在 JAX 中使用具有多输出损失函数的梯度下降来训练模型？

我正在尝试训练一个具有两个梯度下降输出的模型。因此，我的成本函数返回两个错误。处理这个问题的典型方法是什么？我在这里看到过提及并且

python machine-learning loss-function jax

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CrossEntropyLoss损失函数类型问题

我正在尝试解决分类问题，但代码中有些东西对我不起作用。我有一个接收 30 个输入并输出 4 个动作的网络。每个动作都可以接收一个整数值

deep-learning neural-network loss-function cross-entropy

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为什么 Pytorch 中 KL 散度为负？

我正在尝试使用 Pytorch 获取两个分布之间的 KL 散度，但输出通常为负数，这不应该是这样的：进口火炬导入 torch.nn.function 作为 F

machine-learning pytorch loss-function

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创建自定义损失函数以最小化态度误差

我想使用 IMU（加速度计和陀螺仪）读数通过神经网络计算姿态。输入将为 input_shape = (time steps, 6) ，输出为四元数形式 output_...

tensorflow keras time-series loss-function

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在 Tensorflow 中创建加权 MSE 损失函数

我想使用 Tensorflow 训练循环神经网络。我的模型为每个训练样本输出一个 1 x 100 向量。假设 y = [y_1, y_2, ..., y_100] 是我训练样本 x a...

tensorflow keras loss-function

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语义分割的损失函数，对掩模分离进行惩罚

我有一个语义分割任务，我正在使用 PyTorch 解决该任务。我使用（骰子损失+ BCE）作为损失函数。我知道每张图像都有一个掩模，如果我...

pytorch loss-function semantic-segmentation

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