以下信息均来自官网 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 损失函数的使用 损失函数(或称目标函数.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') from keras import losses mode…

keras文档:  http://keras.io/objectives/ mean_squared_error / mse  均方误差,常用的目标函数,公式为((y_pred-y_true)**2).mean() mean_absolute_error / mae 绝对值均差,公式为(|y_pred-y_true|).mean() mean_absolute_percentage_error / mape公式为:(|(y_true - y_pred) / clip((|y_true|),eps…

1.目标函数 (1)mean_squared_error / mse 均方误差,常用的目标函数,公式为((y_pred-y_true)**2).mean()(2)mean_absolute_error / mae 绝对值均差,公式为(|y_pred-y_true|).mean()(3) mean_absolute_percentage_error / mape公式为:(|(y_true - y_pred) / clip((|y_true|),epsilon, infinite)|).mean(a…

一.前言 损失函数计算主要分析两部分一部分是yolo_head函数的分析另一部分为ignore_mask的生成的分析. 二.重要细节分析 2.1损失函数计算具体代码及部分分析 def yolo_loss(args, anchors, num_classes, ignore_thresh=.5, print_loss=False): #args前三个元素为yolov3输出的预测值,后三个维度为保存的label 值 '''Return yolo_loss tensor Parameters ----…

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…

layers介绍 Flatten和Dense介绍 优化器 损失函数 compile用法 第二个是onehot编码 模型训练 model.fit  两种创建模型的方法 from tensorflow.python.keras.preprocessing.image import load_img,img_to_array from tensorflow.python.keras.models import Sequential,Model from tensorflow.python.keras.…

http://lazycoderx.com/2016/10/09/keras%E4%BF%9D%E5%AD%98%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%97%B6%E4%BD%BF%E7%94%A8%E8%87%AA%E5%AE%9A%E4%B9%89%E6%8D%9F%E5%A4%B1%E5%87%BD%E6%95%B0/ http://www.voidcn.com/blog/zjm750617105/article/p-5954719.html…

简单地训练一个四层全连接网络. Ref: http://machinelearningmastery.com/tutorial-first-neural-network-python-keras/ 1. Load Data 数据简介:Pima Indians Diabetes Data Set 下载 :Data download --> 保存为:pima-indians-diabetes.csv from keras.models import Sequential from keras.lay…

典型的卷积神经网络. Keras傻瓜式读取数据:自动下载,自动解压,自动加载. # X_train: array([[[[ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], ..., [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0.…

多类分类问题本质上可以分解为多个二分类问题,而解决二分类问题的方法有很多.这里我们利用Keras机器学习框架中的ANN(artificial neural network)来解决多分类问题.这里我们采用的例子是著名的UCI Machine Learning Repository中的鸢尾花数据集(iris flower dataset). 1. 编码输出便签 多类分类问题与二类分类问题类似,需要将类别变量(categorical function)的输出标签转化为数值变量.这个问题在二分类的时候直…