tensorflow 自定义损失函数示例

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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. 如果我们用均方差来算的话,如果预估多一个,则损失一块钱,预估少一个,则损失9元钱(少赚的). 显然,我宁愿预估多了,也不想预估少了. 所以,我们就自己定义一个损失函数,用来分段地看,当yhat 比 y大时怎么样,当yhat比y小时怎么样. (yhat沿用吴恩达课堂中的叫法) import tensorf…

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 from numpy.random import RandomState ''' 模拟一个回归案例自定义一个损失函数为: 当真实值y_更大的时候 loss = a(y_ - y) 当预测值y更大的时候 loss = b(y - y_) loss_less = 10 loss_more = 1 l…

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.float32, shape=(None, 2), name="x-input") y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 1), name='y-input') w1= tf.Variable(tf.random_normal([2, 1],…

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/details/80697711 我主要分三篇文章给大家介绍tensorflow的损失函数,本篇为tensorflow自定义损失函数. (一)tensorflow内置的四个损失函数 (二)其他损失函数 (三)自定义损失函数自定义损失函数是损失函数章节的结尾,学习自定义损失函数,对于提高分类…

TensorFlow笔记-06-神经网络优化-损失函数,自定义损失函数,交叉熵

TensorFlow笔记-06-神经网络优化-损失函数,自定义损失函数,交叉熵神经元模型:用数学公式比表示为:f(Σi xi*wi + b), f为激活函数神经网络是以神经元为基本单位构成的激活函数:引入非线性激活因素,提高模型的表达能力常用的激活函数有relu.sigmoid.tanh等 (1)激活函数relu:在Tensorflow中,用tf.nn.relu()表示 (2)激活函数sigmoid:在Tensorflow中,用tf.nn.sigmoid()表示 (3)激活函数tanh…

tensflow自定义损失函数

tensflow 不仅支持经典的损失函数,还可以优化任意的自定义损失函数. 预测商品销量时,如果预测值比真实销量大,商家损失的是生产商品的成本:如果预测值比真实值小,损失的则是商品的利润. 比如如果一个商品的成本是1元,但利润是10元,那么少预测一个就少赚9元:而多预测一个才亏1元,为了最大化利润预期,需要将损失函数和利润直接联系起来.注意损失函数定义的是损失,所以要将利润最大化,定义的损失函数应该刻成本或者代价.下面给出了一个当预测多于真实值和预测少于真实值时有不同损失系数和损失函数: im…

tensorflow2 自定义损失函数使用的隐藏坑

Keras的核心原则是逐步揭示复杂性,可以在保持相应的高级便利性的同时,对操作细节进行更多控制.当我们要自定义fit中的训练算法时,可以重写模型中的train_step方法,然后调用fit来训练模型. 这里以tensorflow2官网中的例子来说明: import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras x = np.random.random((1000, 32)) y = np.random.rando…