#coding:utf-8
__author__ = 'similarface' import tensorflow as tf
sess=tf.Session() #max(features, 0)
print(sess.run(tf.nn.relu([-3,3,10]))) #min(max(features, 0), 6)
print(sess.run(tf.nn.relu6([-3., 3., 10.]))) #1/(1+exp(-x))
print(sess.run(tf.nn.sigmoid([-1., 0., 1.]))) # ((exp(x)- exp(-x))/(exp(x)+exp(-x))
print(sess.run(tf.nn.tanh([-1., 0., 1.]))) #x/(abs(x) + 1)
print(sess.run(tf.nn.softsign([-1., 0., -1.]))) #log(exp(x) + 1)
print(sess.run(tf.nn.softplus([-1., 0., -1.]))) # (exp(x)+1) if x < 0 else x
print(sess.run(tf.nn.elu([-1., 0., -1.]))) #https://www.jianshu.com/p/e3a79eac554f

tensorflow之损失函数的更多相关文章

  1. tensorflow 自定义损失函数示例

    这个自定义损失函数的背景:(一般回归用的损失函数是MSE, 但要看实际遇到的情况而有所改变) 我们现在想要做一个回归,来预估某个商品的销量,现在我们知道,一件商品的成本是1元,售价是10元. 如果我们 ...

  2. 机器学习之路: tensorflow 自定义 损失函数

    git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning/tree/master/07_tensorflow/ import tensorflow as tf ...

  3. 吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow 自定义损失函数

    import tensorflow as tf from numpy.random import RandomState batch_size = 8 x = tf.placeholder(tf.fl ...

  4. Tensorflow 损失函数(loss function)及自定义损失函数(三)

    版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/limiyudianzi/article ...

  5. TensorFlow机器学习实战指南之第二章

    一.计算图中的操作 在这个例子中,我们将结合前面所学的知识,传入一个列表到计算图中的操作,并打印返回值: 声明张量和占位符.这里,创建一个numpy数组,传入计算图操作: import tensorf ...

  6. tensorflow中slim模块api介绍

    tensorflow中slim模块api介绍 翻译 2017年08月29日 20:13:35   http://blog.csdn.net/guvcolie/article/details/77686 ...

  7. tf常见的损失函数(LOSS)汇总

    损失函数在机器学习中用于表示预测值与真实值之间的差距.一般而言,大多数机器学习模型都会通过一定的优化器来减小损失函数从而达到优化预测机器学习模型参数的目的. 哦豁,损失函数这么必要,那都存在什么损失函 ...

  8. 三分钟快速上手TensorFlow 2.0 (上)——前置基础、模型建立与可视化

    本文学习笔记参照来源:https://tf.wiki/zh/basic/basic.html 学习笔记类似提纲,具体细节参照上文链接 一些前置的基础 随机数 tf.random uniform(sha ...

  9. Tensorflow从0到1(3)之实战传统机器算法

    计算图中的操作 import numpy as np import tensorflow as tf sess = tf.Session() x_vals = np.array([1., 3., 5. ...

随机推荐

  1. OpenShift应用镜像构建(3) - Jenkins的流水线构建

    Jenkins方式构建的定位是使用专门的CICD平台. 既支持把JenKins作为一个Pod部署到openshift内部,也支持部署在Openshift集群外部,操作上的区别是 openshift自己 ...

  2. 16.同步类容器Collections.synchronized

    voctor动态数组.同步类容器,底层实现基于:Collections.synchronized package demo5; import java.util.ArrayList; import j ...

  3. IP地址转换、主机大小端、htonl、ntohl实现

    copy   #include <IOSTREAM> //#include <WINSOCK.H> using std; typedef  uint16; unsigned   ...

  4. 推断是否是有效的IP地址

    #include<stdio.h> #include<string.h> bool isValidIp(char *s) { int len=strlen(s); int i= ...

  5. tomcat通过虚拟路径访问外部静态资源

    转载:http://blog.csdn.net/yuancenyi/article/details/53414397 在项目开发中,单个工程中,为了以后软件版本升级的方便,经常将网站运行中某些上传的静 ...

  6. TestNG测试报告美化

    因TestNG自带的测试报告不太美观,可以使用testng-xslt进行美化 1.下载testng-xslt包 2.把/src/main/resources/TestNG-results.xsl放到你 ...

  7. android工具类(2)NetWorkHelper 网络工具类

    import android.content.Context; import android.net.ConnectivityManager; import android.net.NetworkIn ...

  8. PortableApps的使用方法

    1 从官方网站下载这个软件,建议只下载PortableApps Platform Only即可,因为官方提供的软件其实很少,大多数需要我们自己添加. PortableApps 致力于将一些常见的开源软 ...

  9. 从服务端架构设计角度,深入理解大型APP架构升级

    随着智能设备普及和移动互联网发展,移动端应用逐渐成为用户新入口,重要性越来越突出.但企业一般是先有PC端应用,再推APP,APP 1.0版的功能大多从现有PC应用平移过来,没有针对移动自身特点考虑AP ...

  10. vue - check-versions.js for packageConfig

    用来获取package.json关于node.npm版本信息