Keras深度学习框架之损失函数

一.损失函数的使用

　　损失函数【也称目标函数或优化评分函数】是编译模型时所需的两个参数之一。

　　model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd')

　　或

　　from keras import losses

　　model.compile(loss=losses.mean_squared_error, optimizer='sgd')

　　可以传递一个现有的损失函数名或者一个TensorFlow/Theano符号函数。该符号函数为每个数据点返回一个标量，有一下两个参数：

　　1.y_true

　　　　真实标签，TensorFlow/Theano张量。

　　2.y_pred

　　　　预测值，TensorFlow/Theano张量，其shape与y_true相同。

　　实际的优化目标是所有数据点的输出数组的平均值。

二.可用的损失函数

　　1.mean_squared_error(y_true, y_pred)【MSE，均方误差】

　　　　计算公式：

　　　　

　　　　源码：

　　　　

　　2.mean_absolute_error(y_true, y_pred)【MAE，平均绝对误差】

　　　　提到MAE就不能不说显著性目标检测，所谓显著性目标，举个例子来说，当我们观察一张图片时，我们会首先关注那些颜色鲜明，夺人眼球的内容。就像我们看变形金刚时会首先看擎天柱一样，这是绝对的C位。所以我们把变形金刚中的擎天柱定义为显著性目标。

　　　　在显著性目标检测中的评价指标计算中，常用的检测算法就有平均绝对误差，其计算公式如下：

　　　　

　　　　源码：

　　　　

　　3.mean_absolute_percentage_error【MAPE，平均绝对百分比误差】

　　　　与平均绝对误差类似，平均绝对百分比误差预测结果与真实值之间的偏差比例。计算公式如下：

　　　　

　　　　源码：

　　　　

　　　　备注：

　　　　1.clip

　　　　　　逐元素，将超出指定范围的数强制变为边界数。

　　　　2.epsilon

　　　　　　固定参数，默认值为1*e-7。

　　4.mean_squared_logarithmic_error【MSLE，均方对数误差】

　　　　在计算均方误差之前先对数据取对数，再计算。

　　　　计算公式：

　　　　

　　　　源码：

　　　　

　　5.squared_hinage【不常用】

　　　　计算公式：

　　　　

　　　　源码：

　　　　

　　6.hinage【不常用】

　　　　计算公式：

　　　　

　　　　源码：

　　　　

　　7.categorical_hinge【不常用】

　　　　源码：

　　　　

　　8.logcosh【不常用】

　　　　预测误差的双曲余弦的对数。计算结果与均方误差大致相同，但不会受到偶尔疯狂的错误预测的强烈影响。

　　　　源码：

　　　　

　　9.categorical_crossentropy【不常用】

　　　　当使用categorical_crossentropy损失时，目标值应该是分类格式【即假如是10类，那么每个样本的目标值应该是一个10维的向量，这个向量除了表示类别的那个索引为1，其它均为0】。为了将整数目标值转换为分类目标值，可以使用keras实用函数to_categorical。

　　　　from keras.utils.np_utils import to_categorical

　　　　categorical_labels = to_categorical(int_labels, num_classes=None)

　　　　源码：

　　　　

　　10.sparse_categorical_crossentropy【不常用】

　　　　源码：

　　　　

　　11.binary_crossentropy【不常用】

　　　　源码：

　　　　

　　12.kullback_leibler_divergence【不常用】

　　　　源码：

　　　　

　　13.poisson【不常用】

　　　　计算公式：

　　　　

　　　　源码：

　　　　

　　14.cosine_proximity【不常用】

　　　　计算公式：

　　　　

　　　　源码：