loss-function

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    Keras的RMSE/RMSLE損失函數

    我嘗試參加我的第一個Kaggle比賽，其中RMSLE作爲所需的損失函數給出。因爲我沒有發現如何實現這個loss function我試圖解決RMSE。我知道這是過去的Keras的一部分，有沒有什麼方法可以在最新版本中使用它，也許有通過backend定製的功能？ 這是我設計的NN： from keras.models import Sequential from keras.layers.core
    python keras custom-function loss-function 2017-05-08

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    如何在Keras中實現逐點分類交叉熵損失？

    我有一個網絡可以產生一個4D輸出張量，其中空間維度（〜像素）中每個位置的值將被解釋爲該位置的類別概率。換句話說，輸出是(num_batches, height, width, num_classes)。我有相同大小的標籤，其中真實課程編碼爲一熱。我想用這個來計算categorical-crossentropy的損失。 問題1：的K.softmax函數需要2D張(num_batches, num_c
    machine-learning neural-network keras cross-entropy loss-function 2017-03-26

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    我正在訓練keras神經網絡。我想有一個由y_true * y_pred給出的自定義丟失函數。這是否允許？

    這是我的模型的一個片段： W1 = create_base_network(latent_dim) input_a = Input(shape=(1,latent_dim)) input_b = Input(shape=(1,latent_dim)) x_a = encoder(input_a) x_b = encoder(input_b) processed_a = W1(x_a
    neural-network keras loss-function 2017-04-16

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    Keras中的自定義丟失函數

    我正在研究使用CNN作爲特徵提取器和完全連接的塊進行分類的圖像類增量分類器方法。 首先，我對VGG每訓練網絡進行了微調以完成一項新任務。一旦網絡接受了新任務的培訓，我就會爲每個班級存儲一些示例，以避免在新班級可用時遺忘。 當有些類可用時，我必須計算包含新類的範例的範例的每個輸出。現在添加零爲老班的輸出，並添加對應於每一個新類的新類輸出我有我的新標籤，即標籤： 如果3個新的類別進入.... 老班型輸
    computer-vision deep-learning keras conv-neural-network loss-function 2017-05-06
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