DL_WITH_PY系统学习(第3章)
from keras import models
from keras import layters
model = models.Sequentail()
model.add(layers.Dense(32,input_shape=(784,)))
model.add(layers.Dense(32))
model.compile(optimizer=optimizers.RMSprop(lr=0.001),
loss='binary_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
常见的目标函数
可用的目标函数
mean_squared_error或mse
mean_absolute_error或mae
mean_absolute_percentage_error或mape
mean_squared_logarithmic_error或msle
squared_hinge
hinge
categorical_hinge
binary_crossentropy(亦称作对数损失,logloss)
logcosh
categorical_crossentropy:亦称作多类的对数损失,注意使用该目标函数时,需要将标签转化为形如
(nb_samples, nb_classes)
的二值序列sparse_categorical_crossentrop:如上,但接受稀疏标签。注意,使用该函数时仍然需要你的标签与输出值的维度相同,你可能需要在标签数据上增加一个维度:
np.expand_dims(y,-1)
kullback_leibler_divergence:从预测值概率分布Q到真值概率分布P的信息增益,用以度量两个分布的差异.
poisson:即
(predictions - targets * log(predictions))
的均值cosine_proximity:即预测值与真实标签的余弦距离平均值的相反
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